学习模式:自编码器是无监督学习模型,而Encoder-Decoder模型通常用于监督学习任务。 应用焦点:自编码器主要用于学习数据的紧凑表示,如降维和去噪;Encoder-Decoder模型专注于将一种形式的序列转换为另一种形式的序列,如语言翻译或语音识别。 输出目标:自编码器的输出旨在尽可能接近输入,而Encoder-Decoder模型的输出是一个完...
Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(Decoder),转化成我们想要的输出。 举例来说,如果使用Encoder-Decoder模型将中文翻译成英文,其过程就是输入一个中文句子(欢迎来北京),编码成包含一系列数值的向量发送给解码器,再用解码...
Encoder(编码器): 输入处理:原始输入是语料分词后的token_id被分批次传入Embedding层,将离散的token_id转换为连续的词向量。 特征提取:将得到的词向量作为输入,传入Encoder中的特征提取器(Feature Extractor)。特征提取器使用RNN系列的模型(RNN、LSTM、GRU),这里代称为RNNs。为了更好地捕捉一个句子前后的语义特征,使...
Encoder-Decoder 是NLP领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。Encoder-Decoder是一种常用的模型架构,广泛应用于序列到序列(Seq2seq)学习问题中。它由两个主要组件——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。 编码器负责把输入序列转换为一个固定长度的向量,该向量包含输入序列的所有信息;而解...
Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
语义分割decoder与encoder信息交互 语义分割最新模型 摘要 背景介绍:去噪扩散概率模型DDPM最近受到了很多研究关注,因为它们优于其他方法,如GAN,并且目前提供了最先进的生成性能。差分融合模型的优异性能使其在修复、超分辨率和语义编辑等应用中成为一个很有吸引力的工具。
seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列(sequence),机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。 RNN-Encoder-Decoder模型 1、机器翻译模型 机器翻译模型 上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN(many to one)和右边的一对多RNN(one to many)组成,左边绿色部分是编码器(encodeer),右边紫色部分是解码器(decodeer)。
然而,我们可以观察来自所有三个变量的样本,我们使用这些样本来拟合条件模型Q(a, w, sd (se), se (n)∣n;Θ)作为神经网络实现。该模型将直接生成音频序列的编码状态Se与生成单词序列的解码状态Sd分离开来。在训练期间,更改模型参数Θ,以使A和W上的模型分布Q看起来更像真实分布P。
什么是encoder-decoder模型?就是编码-解码模型,其实是一个解决问题的框架,主要解决seq2seq类问题,Sequence在这里可以理解为一个字符串序列,当我们在给定一个字符串序列后,希望得到与之对应的另一个字符串序列,比如问答系统,比如翻译系统。 encoder-decoder模型的流程可以理解为“编码--》存储--》解码”这一流程,可以...