与基于 RNN 的编码器-解码器模型类似，基于 transformer 的编码器-解码器模型由一个编码器和一个解码器组成，且其编码器和解码器均由 残差注意力模块 (residual attention blocks) 堆叠而成。基于 transformer 的编码器-解码器模型的关键创新在于: 残差注意力模块无需使用循环结构即可处理长度 n 可变的输入序列 X1:...
本文讲解了编码器和解码器的概念及其在数字信号处理中的应用,深入解析了编码器和解码器的内部机制以及它们的配套关系。 编码器和解码器原来是这样的关系 解码器 解码器解码器
与基于 RNN 的编码器-解码器模型类似,基于 transformer 的编码器-解码器模型由一个编码器和一个解码器组成,且其编码器和解码器均由残差注意力模块 (residual attention blocks)堆叠而成。基于 transformer 的编码器-解码器模型的关键创新在于: 残差注意力模块无需使用循环结构即可处理长度n可变的输入序列X1:n。不依...
全新原装 HEDS-9701-C54 光学编码器模块 9701C54 传感器 解码器 深圳市鑫美泰科技有限公司17年 月均发货速度:暂无记录 广东 深圳市福田区 ¥7.00成交100PCS 光电编码器模块非可天士非安华高/打印机读头原厂光栅解码器H9710 江西芯宇微电子有限公司2年 ...
与基于 transformer 的编码器不同,在基于 transformer 的解码器中,其输出向量\mathbf{\overline{y}}_{i-1}应该能很好地表征下一个目标向量 (即\mathbf{y}_i),而不是输入向量本身 (即\mathbf{y}_{i-1})。此外,输出向量\mathbf{\overline{y}}_{i-1}应基于编码器的整个输出序列\mathbf{\overline{X}}...
解码器是编码器的逆过程,它根据编码器的输出(即编码后的表示形式)和已生成的部分目标序列,逐步生成最终的目标数据。在NLP任务中,解码器通常用于生成文本、语音或其他形式的输出数据。 2. 工作原理 解码器的工作原理基于编码器提供的编码信息,以及可能的其他输入(如已生成的部分序列)。在每个时间步,解码器会接收当前...
在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况. 在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention). ...
编码器和解码器有各自不同的作用。编码器将数据转换成特定格式,以便在通信、存储和广播中传输。解码器则用于将已编码的数据还原成原始格式,以便传输后得到原始数据。 三、实现原理 编码器和解码器的实现原理很简单。编码器通过算法将原始数据转换成特定格式,这种格式可以更好地适应通信或存储系统的要求。 解码...
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 的这篇博文复习一下原始 ...
编码器-解码器结构 有同时采用 encoder 和 decoder 结构的大语言模型, 即直接调整 transformer 结构的大语言模型 GLM 和 UL2 等系列模型。 GLM GLM,全名为 General Language Model,是由清华大学所开发的开源语言模型。其目的是为了在所有的 NLP 任务中都达到最佳表现。尽管其他模型之前有试图通过多任务学习以达到结合...