本文将从Encoder-Decoder的本质、Encoder-Decoder的原理、Encoder-Decoder的应用三个方面,带您一文搞懂Encoder-Decoder(编码器-解码器)。 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 ...
Encoder-Decoder 在Encoder-Decoder架构中,需要考虑预测的词和输出的词之间的关系的关系,矩阵如下: y1y2y3x1111x2111x3111 Encoder-Decoder架构也被称为Seq2Seq,就是序列到序列,常见的模型有BART、T5、盘古大模型等,多用与对话、翻译等任务。 Encoder对应的掩码矩阵(Mask Matri)如下: 000000000 因为需要关注输入...
MessageToMessageEncoder提供的常见子类包括: LineEncoder:按行编码,给定一个CharSequence(如String),在其之后添加换行符\n或者\r\n,并封装到ByteBuf进行输出,与LineBasedFrameDecoder相对应。 Base64Encoder:给定一个ByteBuf,得到对其包含的二进制数据进行Base64编码后的新的ByteBuf进行输出,与Base64Decoder相对应。 Le...
Encoder-Decoder模型在NLP领域的应用 1.机器翻译 机器翻译是Encoder-Decoder模型最为广泛的应用之一。在机器翻译任务中,Encoder-Decoder模型将一个源语言句子映射成一个目标语言句子,其中编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量,解码器将这个向量解码成一个目标语言句子。 在编码阶段,编码器部分的任务是处理输入序列...
本文将从Seq2Seq工作原理、Attention工作原理、Transformer工作原理三个方面,带您一文搞懂Encoder-Decoder工作原理。 Encoder-Decoder工作原理 一、Seq2Seq工作原理 Seq2Seq(Sequence-to-sequence):输入一个序列,输出另一个序列。 在2014年,Cho等人首次在循环神经网络(RNN)中提出了Seq2Seq(序列到序列)模型。与传统的统...
Encoder-decoder是一种常见的神经网络架构,通常用于序列到序列(sequence-to-sequence)的任务,例如机器翻译、文本摘要和对话生成等。 简单来说,encoder-decoder模型由两部分组成:编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将输入序列(例如一个句子)转换为一个固定长度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示来生成输出...
Encoder-Decoder编码器-解码器框架 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...
Encoder最重要的实现类是MessageToByteEncoder<T>,这个类的作用就是将消息实体T从对象转换成byte,写入到ByteBuf,然后再丢给剩下的ChannelOutboundHandler传给客户端,流程图如下: Table 7.3 MessageToByteEncoder API encode方法是继承MessageToByteEncoder唯一需要重写的方法,可见其简单程度。也是因为Encoder相比于De...
Decoder和Encoder Decoder和Encoder 在Netty⾥⾯,有四个核⼼概念,它们分别是:Channel:⼀个客户端与服务器通信的通道。ChannelHandler:业务逻辑处理器,通常情况下,业务逻辑都是存在于ChannelHandler之中。ChannelInboundHandler:输⼊处理器 ChannelOutboundHandler:输出处理器 ChannelPipeline:⽤于存放Channel...
Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。