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...
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全不同的序列,可能与输入在结构和内容上都有很大差异。 联系: 共享的架构理念:...
Encoder-Decoder结构是一种深度学习架构,用于机器学习中的自然语言处理(NLP)。它利用一个独特的架构,将不同语义层次编码并解码到另一种语言。 Encoder-Decoder结构由两个主要组件组成:编码器和解码器。编码器是一个神经网络,用来将一段句子或文本从一种语言编码为一系列向量,这些向量代表了句子中的语义层次。解码器再...
decoder 每个时刻都会将注意力权重输入到 Decoder 中,此时 Decoder 中的输入有:经过注意力加权的隐藏层向量,Encoder 的输出向量,以及 Decoder 上一时刻的隐向量。 Decoder 通过不断迭代,Decoder 可以输出最终翻译的序列。 Transformer中的Encoder-Decoder Transformer 中的 Attention 是 Self-Attention (自注意力机制),而...
Encoder-Decoder阶段的编码与解码的方式可以是CNN、RNN、LSTM、GRU等; 三Encoder-Decoder结构 ❝ 下面我们来剖析下Encoder-Decoder的网络结构,由于本文重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编解码都使用RNN为例,对CNN、LSTM、GRU感兴趣的同学请参考本公众号的《白话机器学习》系列文章,里面有详细的推导和理解。
只要符合这种框架结构的模型都可以统称为Encoder-Decoder模型。 Encoder-Decoder强调的是模型设计(编码-解码的一个过程),Seq2Seq强调的是任务类型(序列到序列的问题)。 Encoder-Decoder的四种模式 最简单的解码模式: 带输出回馈的解码模式 带编码向量的解码模式 ...
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(...
这被称为编码器-解码器（encoder-decoder）架构 我们以英语到法语的机器翻译为例：给定一个英文的输入...
工作原理:通过计算Decoder的隐藏状态与Encoder输出的每个词的隐藏状态的相似度(Score),进而得到每个词的Attention Weight,再将这些Weight与Encoder的隐藏状态加权求和,生成一个Context Vector。 Attention的工作原理 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...
encoder-decoder架构的主要优点是可以处理可变长度的输入和输出序列,并且能够学习输入和输出序列之间的对应关系。由于encoder和decoder可以独立训练和调优,因此可以灵活地扩展和优化网络结构。 encoder-decoder架构的一个典型应用是神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT),其中encoder将源语言句子编码为一个向量,然后decode...