编码器:编码器处理输入序列,并将信息编码为固定长度的上下文向量(或向量序列)。这种编码捕获了输入数据的本质,总结了其信息内容。 解码器:解码器接收编码器提供的上下文向量,并一次生成一个元素的输出序列。它利用上下文向量中的信息,生成与输入相关且连贯的输出。 3. 编码器 - 解码器架构 3.1 神经机器翻译问题 为了...
首先,这种“编码器-解码器”架构将长度可变的输入序列编码成一个“状态”, 然后对该状态进行解码, 一个词元接着一个词元地生成翻译后的序列作为输出: “Ils”“regordent”“.”。 由于“编码器-解码器”架构是形成后续章节中不同序列转换模型的基础, 因此本节将把这个架构转换为接口方便后面的代码实现。 编码...
左边的橙色矩形代表编码器,右边的绿色矩形代表解码器。编码器接收输入句子(“I am a student.”)并输出一个上下文向量,而解码器接收上下文向量(和标记)作为输入,并输出句子(“Je suis étudiant.”)。 就架构而言,它相当直接。该模型可以被看作是两个LSTM单元,它们之间有某种连接。这里的主要问题是我们如何处理输入...
编码器-解码器架构在自然语言处理(NLP)任务中很流行。它们通常用于序列到序列的问题,例如机器翻译,其目标是将一种语言(源)的输入文本转换为另一种语言(目标)的相应文本。 将编码器-解码器架构想象为一名翻译人员,他听一个人用外语说话,同时将其翻译成听者的母语。 该架构由两个主要组件组成: 编码器:编码器获取...
对话系统:在聊天机器人中,编码器处理用户输入,解码器生成系统响应,实现自然流畅的对话。 语音识别:尽管传统上不是典型的NLP任务,但将语音转换为文本后,同样可以利用编码器-解码器架构进行进一步处理或生成文本回复。 实战建议 选择合适的编码器与解码器:根据任务特性和数据规模,合理选择网络结构。例如,对于长距离依赖问...
Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,仅包含解码器部分,没有编码器。这种架构通常用于生成任务,如文本生成、对话系统等。其代表模型是GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通过预测下一个单词来生成文本,具有自回归生成的特点。 工作原理:Decoder-Only架构的核心是自回归生成机制,即模型通过输入序列的已知部分来...
处理这类数据的标准方法是设计一个编码器-解码器架构(图 10.6.1),它由两个主要组件组成:一个编码器,它以可变长度序列作为输入,以及一个解码器,作为一个条件语言模型,接收编码输入和目标序列的向左上下文,并预测目标序列中的后续标记。 图10.6.1编码器-解码器架构。
🔍 编码器-解码器架构是神经机器翻译中的核心设计,特别适用于处理序列到序列的转换问题。📈 这种架构能够处理长度可变的序列,无论是输入还是输出,都十分灵活。🎯 编码器负责将可变长度的输入序列转换为固定形状的编码状态。🎨 解码器则将这个固定形状的编码状态映射为可变长度的输出序列。🌐...
其编码使用的是标称Huffman编码。编码原理图如下: 解码是编码的逆过程。 2、JPEG文件格式 JPEG的每个标记都是由2个字节组成,其前一个字节是固定值0xFF。JFIF文件格式直接使用JPEG标准为应用程序定义的许多标记,因此JFIF格式成为事实上JPEG文件交换格式标准。将一张JPEG图片以二进制形式打开(部分数据),分析文件格式: ...
编码器:双向 编码深度: 2 层 (每个方向一层) 解码深度:2 层 注意: Bahdanau 风格 优化器:Adam 信息丢失:20% 的投入 每个实验都从基准模型开始,并且改变了一个要素,试图隔离设计决策对模型技能的影响,在这种情况下,BLEU 得分。 神经网络机器翻译的编码 - 解码体系结构 取自 “Massive Exploration of Neural Ma...