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...
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:编码器获取输入序列(源文本)并按顺序处理它,生成紧凑的表示,通常称为“上下文向量”或“上下文嵌入”。该表示总结了输入序列并包含有关其语法、语义和上下文的信息。编码器可以是循环神...
给定一个英文输入序列:“They”、“are”、“watching”、“.”,这种编码器-解码器架构首先将可变长度输入编码为一个状态,然后对该状态进行解码以生成翻译后的序列,token通过标记,作为输出:“Ils”、“regardent”、“.”。由于编码器-解码器架构构成了后续章节中不同 seq2seq 模型的基础,因此本节将此架构转换为...
编码器-解码器-注意力模型的一般框架如算法7-1所示。 输入:编码器-解码器-注意力模型 M 训练样本 输出:模型预测结果 ▷ 数据库创建过程(数据库中的每个条目是一个源序列时间步的输出向量[ 在某些复杂情形下,有时还会对编码器输出向量ft做两种不同的变换,得到两个分别被称作键(key)和值(value)的向量:键用于...
二、解码器(Decoder)架构剖析 现在轮到解码器承担任务。与编码器不同的是,解码器面临着额外的挑战:在不预见未来的情况下,逐字生成输出。为此,它采用了以下几个策略: 掩蔽自注意力:类似于编码器的自注意力机制,但有所调整。解码器仅关注之前已生成的单词,确保不会利用到未来的信息。这就像是一次只写出一个句子的...
自动编码器是其中一种更简单的 “无监督学习” 形式,其采用编码器 — 解码器架构,并学习生成输入数据的精确副本。由于编码表征比输入数据小得多,此网络被迫学习如何生成最有意义的表征。 其ground truth 数据来自输入数据,因此无需人工操作。换言之,此网络可自我监督。其应用包括无监督嵌入、图像降噪等。但最重要的...
5. Encoder-Decoder Architecture: Overview 编码器-解码器架构(上)概述编码器-解码器架构 这门课程为你提供了编码器-解码器架构的概述,这是一种强大且普遍存在的机器学习架构,适用于如机器翻译、文本摘要和问题回答等序列到序列任务。你将学习到编码器-解码器架构的主要组件以及如何训练和使用这些模型。在相应的实验...
Encoder-Decoder（编码器-解码器）框架是用于处理序列到序列任务的一种常见架构，尤其在机器翻译领域得到了广泛应用。这种框架包含两个主要组件：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）：编码器的任务是接受输入序列，并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归的神经网络层实现，一般采用循环神经...
大型语言模型中的编码器-解码器架构:编码器-解码器架构是许多大型语言模型(LLM)的基本组成部分。这些模型通常使用一种被称为 Transformer 架构的变体。该架构使用自注意力机制来捕捉输入数据中不同部分之间的依赖关系,从而理解单词的使用上下文并生成适当的输出。
编码器-解码器架构是61 编码器-解码器架构【动手学深度学习v2】的第1集视频,该合集共计2集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。