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...
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 Seq2Seq(Sequence-to-sequence):输入一个序列,输出另一个序列...
Decoder 也是由 6 个相同的层组成,每个层包含 3 个部分: Multi-Head Self-Attention Multi-Head Context-Attention Position-Wise Feed-Forward Network 上面每个部分都有残差连接 (redidual connection),然后接一个 Layer Normalization。 encoder-decoder的局限性: 编码和解码之间的唯一联系就是一个固定长度的语义向...
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...
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 因为需要关注输入的词和输出的词...
Encoder-Decoder架构并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。它包含两个主要部分:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简单来说,Encoder负责将输入序列(如一句话、一段音频等)编码成一个固定长度的向量(或称为编码状态),而Decoder则根据这个向量生成输出序列。这种架构的核心思想在于将复杂的输入序列转化为一个易于...
Encoder-Decoder框架 概述 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。
Encoder-Decoder模型并非特指某一具体算法,而是一类算法框架的统称。该模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,通过这两个部分协同工作,实现输入序列到输出序列的转换。 编码器(Encoder):负责将输入序列编码成一个固定长度的向量(通常称为“上下文向量”或“编码向量”)。这一过程通常通过循环神经网络(RNN)...
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。与传统的统计翻译模型相比,Seq2Seq模型极大地简化了序列转换任务的处理流程。
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。