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...
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...
结语 编码器-解码器架构作为NLP领域的一大法宝,以其强大的灵活性和广泛的应用前景,正不断推动着自然语言处理技术的边界。通过深入理解其工作原理和实际应用,我们不仅能够更好地利用现有技术,还能为未来的创新奠定坚实基础。希望本文能为你揭开这一技术架构的神秘面纱,激发你对NLP领域的探索热情。相关...
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。
现有的深度边缘检测网络通常基于包含了上下采样模块的编码器 - 解码器架构,以更好的提取多层次的特征,但这也限制了网络输出既准又细的边缘检测结果。 针对这一问题,一篇 AAAI 2024 上的论文给出了新的解决方案。 论文题目:DiffusionEdge: Diffusion Probabilistic Model for Crisp Edge Detection ...
现有的深度边缘检测网络通常基于包含了上下采样模块的编码器 - 解码器架构,以更好的提取多层次的特征,但这也限制了网络输出既准又细的边缘检测结果。 针对这一问题,一篇 AAAI 2024 上的论文给出了新的解决方案。 论文题目:DiffusionEdge...
用于循环神经网络的编码 - 解码架构,在标准机器翻译基准上取得了最新的成果,并被用于工业翻译服务的核心。 该模型很简单,但是考虑到训练所需的大量数据,以及调整模型中无数的设计方案,想要获得最佳的性能是非常困难的。值得庆幸的是,研究科学家已经使用谷歌规模的硬件为我们做了这项工作,并提供了一套启发式的方法,来...
🔍 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。🌐...