个人感觉,embedding是各种原始数据(Text/ Image/ Video)向量化后的结果,即原始数据经转换后所得到的计算机能懂能计算的、数值化的(特征)向量。比如NLP里说的每个字转换后所得的一个个token。 而Encoder(编码器)就是实现这一向量化过程的工具。它有很多种种类,或说有很多种实现方法(这也是各领域的研究点/创新点之...
首先从类型上来讲，encoder和decoder指的是模型，embedding指的是tensor。encoder 编码器，将信息/数据进行...
encoder与decoder为模型类型，分别用于信息编码与解码，或特征提取与还原。encoder将原始数据编码，提取关键特征；decoder则反向操作，将编码特征转换为可解释输出。embedding概念较为特殊，泛指数据转换为向量的过程。在自然语言处理中，embedding通常指代词向量，将文本单词映射为数值向量，便于模型学习。而在图像...
总结起来：encoder是数据处理的魔术师，负责将复杂信息简化为可处理的特征；embedding则是个多义词，既可以指代数字化的数据表示，也可以是模型输出的特征表示；而decoder则扮演着解码者的角色，将这些特征转化为我们期待的结果。理解这三个概念的差异，将有助于我们在机器学习的海洋中游刃有余。
embedding 在输入时,词表向量转化为高维向量,便于更好地表示特征和词之间的关系(可以简单理解为特征向量升维过程)。通过嵌入层完成、或embedding模型完成。 虽然这两个过程看起来类似于“编码”,将文本变成了向量特征表示,但这与Transformer中的编码器(Encoder)层的功能是不一样的。
首先从类型上来讲，encoder和decoder指的是模型，embedding指的是tensor。encoder 编码器，将信息/数据进行...
encoding，之后便会送入encoder或者decoder进行处理，至于encoder、decoder的区别，首先两者之前embedding的...
One Hot Encoder 的作用是，它需要一个具有分类数据的列，该列已经过标签编码，然后将该列拆分为多个列...
训练目标 交叉编码器通过二元分类目标进行训练，目的是学习识别文本对的关系，如自然语言推理和词句检测...