Encoder-Decoder架构同时包含编码器和解码器部分,通常用于序列到序列(Seq2Seq)任务,如机器翻译、文本摘要等。这种架构能够同时处理输入和输出序列,实现复杂的序列转换任务。 工作原理:Encoder-Decoder架构的编码器负责将输入序列编码为固定长度的上下文向量,解码器则根据这个上下文向量生成输出序列。在Transformer模型中,编码器...
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...
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...
使用编码器-解码器架构的模型,编码器负责表示输入(Input),解码器负责输出(Target)。 架构内容 编码器-解码器,显而易见是由2部分组成, 编码器(Encoder):负责将输入(Input)转化为特征(Feature) 解码器(Decoder):负责将特征(Feature)转化为目标(Target) 广义的编码器-解码器架构 CNN CNN(卷积神经网络)可以认为是解...
编码器-解码器架构概述:编码器-解码器架构是一种用于将一种类型的数据转换为另一种类型的模型结构。它由两部分组成:编码器处理输入数据,解码器使用编码器的输出生成最终结果。这种架构广泛用于处理序列数据的任务,例如文本和时间序列数据。 编码器的角色:编码器的任务是解释输入数据并将其压缩成称为上下文向量的紧凑表...
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...
5.自动编码器 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...
编码器-解码器架构没有显式建模两个序列之间的对齐方式,更没有源序列和目标序列单调对齐的约束,因此这一类模型可以用在机器翻译等对齐关系极为复杂的任务上。但是编码器将不定长的源序列压缩为定长的状态向量(或是输出向量),这将导致模型在处理长序列时负担加重、难以学习。因此,有些工作通过引入注意力机制来弥补这...
理解编码器和解码器:关于解码器的输入解码器是有输入参数的一般指定为X 在训练时候指定强制训练 预测时候就只用指定一个起始的 在一个时间步里面利用概率最大去得到下一个 1.jpg 2.jpg 编码器RNN没有输出 就是没有最后的全联接层 3.png 4.jpg n-gram 按顺序来的如2-gram(2个) 看预测和标签中两个两个...
编者按:Mac Brennan详细讲解了用于机器翻译的编码器-解码器架构。 概要 本文将讲解如何创建、训练一个法翻英的神经翻译模型。本文的重点是解释概念,具体的项目代码请参考配套的Jupyter notebook(链接见文末)。 这篇文章大致分成两部分: 理解模型概念 简短总结模型表现 ...