首先介绍 Transformer 的整体结构,下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构: Transformer 的整体结构,左图Encoder和右图Decoder 可以看到Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成,Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下: 第一步:获取输入句子的每一个单词的表示向量X,X由单...
该结构是最简单的结构,和第一种结构相似,只是Decoder 的第一个时刻只用到了 Encoder 最后输出的中间状态变量: 应用: 在英文翻译中,将英文输入到Encoder中,Decoder输出中文。 参考1:-原创翻译- 基于RNNEncoder–Decoder的机器翻译L(earning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Tran...
1、Encoder-Decoder 结构做机器翻译任务的更多细节,可以参考 原始论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder– Decoder for Statistical Machine Translation》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.1078.pdf Encoder-Decoder模型的设计思路 Abstract:In this paper, we propose a novel n...
采用了Encoder-Decoder结构的Atrous卷积的SIC网络,可以准确考虑北极海冰区域中被动微波图像的特征,从而实现准确的SIC提取。 实验结果表明,所提出的SR辅助SIC估计方法可以生成准确的SIC,具有更详细的海冰纹理和更锐利的海冰边缘。与分布在北极范围的MODIS SIC产品相比,所提出的模型的均方根误差(RMSE)为5.94%,绝对平均误差...
有些教程是以另一种方式进行教学，但请注意，所有来自苹果的class、struct、protocol都不是以小写开头的...
Transformer 的整体结构,左图Encoder和右图Decoder 可以看到Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成,Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下: 第一步:获取输入句子的每一个单词的表示向量X,X由单词的 Embedding(Embedding就是从原始数据提取出来的Feature) 和单词位置的 Embedding...
1、Encoder-Decoder 结构做机器翻译任务的更多细节,可以参考 原始论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder– Decoder for Statistical Machine Translation》 论文地址:https:///pdf/1406.1078.pdf Encoder-Decoder模型的设计思路 Abstract:In this paper, we propose a novel neural network model called ...
Transformer 的整体结构,左图Encoder和右图Decoder 可以看到Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成,Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下: 第一步:获取输入句子的每一个单词的表示向量X,X由单词的 Embedding(Embedding就是从原始数据提取出来的Feature) 和单词位置的 Embedding...