Decoder(解码器) 定义:Decoder是将定长的编码状态序列(或向量表示)映射成不定长的解码状态序列(或输出序列)的神经网络模块。 功能:基于某种内部表示或前一个状态的输出来生成新的输出。Decoder特别适合于自然语言生成(NLG)任务,如机器翻译、文本摘要、对话生成等。 二、工作原理与特点 Encoder 工作原理:Encoder通常一次...
在原始的 Transformer 模型中(例如在机器翻译任务中),Encoder 和 Decoder 的注意力掩码策略有所不同,但并不是完全按照 BERT 和 GPT 的双向/单向掩码策略区分的。以下是详细解释: 1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制 Encoder 的注意力机制: Transformer 的 Encoder 部分通常是全局双向的,每个词可...
在每个子层后面都有残差连接(图中的虚线)和层归一化(LayerNorm)操作,二者合起来称为Add&Norm操作。 Decoder(解码器): 图中Transformer的解码器部分同样一共6个相同的解码器层组成。 每个解码器层都有三个子层,掩蔽自注意力层(Masked Self-Attention)、Encoder-Decoder注意力层、逐位置的前馈神经网络。...
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...
📚 引言:Encoder-Decoder是深度学习中一个非常基础且重要的概念,它能够将现实问题转化为数学问题,并通过求解数学问题来得到解决方案。本文将从核心逻辑、Encoder和Decoder的作用以及Seq2Seq模型等方面详细讲解Encoder-Decoder。💡 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。🔍...
DelimiterBasedFrameDecoder:分隔符解码器,与LineBasedFrameDecoder类似,只不过分隔符可以自己指定 LengthFieldBasedFrameDecoder:长度编码解码器,将报文划分为报文头/报文体,根据报文头中的Length字段确定报文体的长度,因此报文提的长度是可变的 JsonObjectDecoder:json格式解码器,当检测到匹配数量的"{" 、”}”或”[””...
Decoder:基于Encoder的输出和单向注意力逐步生成结果(如将向量解码为目标语言)。 2、经典场景:机器翻译(Transformer模型) 步骤分解: Encoder接收源语言句子(如中文"今天天气很好"),通过双向注意力理解整体语义。 Decoder生成目标语言(如英文)时: 首先生成"The",此时仅能看到"The"自身。
Encoder-Decoder框架是一种将编码器和解码器结合使用的通用架构,特别适用于处理序列到序列的任务。该框架首先通过编码器将输入序列转换为编码状态,然后利用解码器根据编码状态和已生成的部分目标序列逐步生成最终的目标序列。 1. 应用实例 机器翻译:将源语言句子编码为向量表示,然后解码生成目标语言句子。 文本摘要:将长...
encoder 由一堆 encoder 层组成,类似于计算机视觉中堆叠的卷积层。decoder也是如此,它有自己的 decoder 层块。 encoder 的输出被馈送到每隔 decoder 层,然后 decoder 生成序列中最可能的下一个 token 的预测。然后,此步骤的输出被反馈到 decoder 以生成下一个 token,依次类推,直到到达特殊的序列结束(End of Seque...
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(...