Transformer结构是在论文《Attention is All You Need》中提出的的模型,如上图所示。图中红框内为Encoder框架,黄框内为Decoder框架,其均是由多个Transformer Block堆叠而成的。这里的Transformer Block就代替了我们之前提到的LSTM和CNN结构作为了我们的特征提取器,也是其最关键的部分。更详细的示意图如下图所示。我们可...
包括CNN、RNN、GAN、Transformers以及encoder-decoder架构等，学会这些网络结构可以大家在处理具体任务时可以...
1. 2. encoder——decoder框架 要了解深度学习中的注意力模型,就不得不先谈Encoder-Decoder框架,因为目前大多数注意力模型附着在Encoder-Decoder框架下,当然,其实注意力模型可以看作一种通用的思想,本身并不依赖于特定框架,这点需要注意。 Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式,应用场景异常广泛。...
我们知道,“Attention is all you need”论文中说的的Transformer指的是完整的Encoder-Decoder框架,而我这里是从特征提取器角度来说的,你可以简单理解为论文中的Encoder部分。因为Encoder部分目的比较单纯,就是从原始句子中提取特征,而Decoder部分则功能相对比较多,除了特征提取功能外,还包含语言模型功能,以及用attention机...
我们知道,“Attention is all you need”论文中说的的Transformer指的是完整的Encoder-Decoder框架,而我这里是从特征提取器角度来说的,你可以简单理解为论文中的Encoder部分。因为Encoder部分目的比较单纯,就是从原始句子中提取特征,而Decoder部分则功能相对比较多,除了特征提取功能外,还包含语言模型功能,以及用attention...
经过不断优化,后来 NLP 又从图像领域借鉴并引入了 attention 机制(从这两个过程可以看到不同领域的相互技术借鉴与促进作用),叠加网络把层深作深,以及引入 Encoder-Decoder 框架,这些技术进展极大拓展了 RNN 的能力以及应用效果。下图展示的模型就是非...
为了实现端到端的模型结构,需要用CNN实现特征提取,匹配打分和全局优化等功能。FlowNet采取了encoder-decoder框架,把一个CNN分成了收缩和扩张两个部分。 图3 encoder-decoder的框架 在收缩部分FlowNet提出了两种可能的模型结构: FlowNetSimple:把两幅图片叠起来输入到一个“线性”的CNN中,输出是每个像素的偏移量。这个模...
一、Encoder-Decoder 的本质 核心逻辑:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案。 Encoder (编码器):“将现实问题转化为数学问题” Encoder编码器 Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” Decoder解码器
经过不断优化,后来 NLP 又从图像领域借鉴并引入了 attention 机制(从这两个过程可以看到不同领域的相互技术借鉴与促进作用),叠加网络把层深作深,以及引入 Encoder-Decoder 框架,这些技术进展极大拓展了 RNN 的能力以及应用效果。 下图展示的模型就是非常典型的使用 RNN 来解决 NLP 任务的通用框架技术大礼包,在更新...
4. Encoder-Decoder 架构 前3 节中介绍的 FFNN、CNN 和 RNN 都只是分别使用密集编码器、卷积编码器或循环编码器进行预测的网络。这些编码器可以组合或切换,取决于我们试图形成有用表示的原始数据类型。“Encoder-Decoder” 架构是一种更高级的概念,通过对压缩表示进行上采样的解码步骤来生成高维输出,而不是进行预测...