基于 transformer 的编码器-解码器模型是 表征学习 和 模型架构 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 博文。此外，建议读者对 自注意力 (self-attention) 架构 有一个基本了解，可以阅读 Jay Alammar 的 这篇...
通过LLM进化树（github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide）来看，这些语言模型主要分为三类：一是“仅编码器”，该类语言模型擅长文本理解，因为它们允许信息在文本的两个方向上流动；二是“仅解码器”，该类语言模型擅长文本生成，因为信息只能从文本的左侧向右侧流动，并以自回归方式有效生成新词汇；三“编码器-...
解码器的目标是将编码器产生的上下文向量转换为输出序列。在开始解码过程时,它首先接收到编码器生成的上下文向量,然后基于这个向量生成输出序列的第一个元素。接下来,它将自己之前的输出作为下一步的输入,逐步生成整个输出序列。 解码器也可以是各种类型的深度学习模型,但通常与编码器使用相同类型的模型以保持一致性。
Keras是一个开源的深度学习框架,用于构建和训练神经网络模型。编码器和解码器是在序列到序列(seq2seq)模型中常用的组件,用于将输入序列映射到一个潜在空间中的固定长度向量,并将该向量解码为输出序列。 在Keras中,保存编码器和解码器可以通过以下步骤完成: ...
自然语言处理(NaturalLanguage Processing,NLP)是人工智能领域的重要研究方向之一,而编码器-解码器模型是NLP领域常用的模型之一。本文将探讨编码器-解码器模型在NLP任务中的应用,并介绍一些改进方法,以提升其性能和效果。 一、编码器-解码器模型概述 编码器-解码器模型是一种基于神经网络的序列到序列(Sequence-to-Sequen...
编码器:一个RNN模型,其将整个源序列读取为固定长度的编码。 解码器:也是一个RNN模型,其将编码的输入序列进行解码,以输出目标序列。 下图显示了编码器和解码器之间的关系。 编码器-解码器网络的例子 来自于文章“Sequence to Sequence Learning with Neural Networks”,2014。
编码器-解码器模型是一种深度学习架构,用于处理序列到序列的学习问题,如机器翻译、文本摘要和对话生成等。该模型由两个主要的组件组成:编码器和解码器。编码器负责将输入序列转化为固定维度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示生成输出序列。
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难,因为它需要大型数据集和高GPU内存。我们可...
当输入输出都是不定长序列时,我们可以使用编码器—解码器 (encoder-decoder) 或者 seq2seq 模型。这两个模型本质上都用到了两个循环神经网络,分别叫做编码器和解码器。编码器对应输入序列,解码器对应输出序列。 下图描述了使用编码器—解码器将上述英语句子翻译成法语句子的一种方法。在训练数据集中,我们可以在每个...
编码器-解码器模型简介 Encoder-Decoder算法是深度学习中的一个基本结构，广泛应用于自然语言处理、图像处理和语音识别等领域，其核心是将输入序列映射为输出序列。模型由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）负责接收输入序列，并将其转换为固定长度的上下文向量（context ...