Encoder-Decoder架构本质上是一种处理序列数据的通用框架,其核心思想是将输入序列编码成一个固定长度的向量(或向量序列),然后解码该向量以生成输出序列。这一框架在NLP领域的应用极为广泛,包括但不限于机器翻译、文本摘要、对话系统等。 Encoder部分 Encoder的主要任务是将输入序列(如一句话、一篇文章)转化成一个中间语...
1.encoder-decoder 在提attention之前,我们先回顾一下encoder-decoder机制。 encoder-decoder在NLP领域的使用会比较广泛,按照我个人的理解,encoder-decoder本质上是一种思维方式,一种框架。encoder环节,将现实输入环节进行抽象编码转化为一个数学问题。decoder环节,则是求解该数学问题,并转化为现实世界的答案。 而输入环节...
但我们可以想象一个简化的Encoder-Decoder框架图,其中Encoder将输入序列编码成一个向量,Decoder则根据这个向量和已生成的历史信息逐步生成输出序列。在引入Attention机制后,Decoder在生成每个输出时都会与Encoder的隐藏状态进行Attention计算,从而得到更加准确的上下文向量。 结论 Encoder-Decoder框架是NLP领域中的一个重要模型结...
nlp转指令 nlp encoder decoder Attention原理 目前大多数的注意力模型都是依附在 Encoder-Decoder 框架下,但并不是只能运用在该模型中,attention机制作为一种思想可以和多种模型进行结合,其本身不依赖于任何一种框架。Encoder-Decoder 框架是深度学习中非常常见的一个模型框架,例如在 Image Caption 的应用中 Encoder-De...
encoder to decoder 步骤一: 将输入数据编码成一个上下文向量,这部分称为Encoder,得到有多种方式, 最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给, 还可以对最后的隐状态做一个变换得到, 也可以对所有的隐状态做变换。 其示意如下所示: 步骤二: 用另一个RNN网络(我们将其称为Decoder)对其进行编码, 方法一...
所以,我希望站在一个初学者的角度,去进一步学习这篇论文的算法设计,从基础的RNN结构,到RNN在Encoder和Decoder中的使用方法,再到拼接Encoder和Decoder两个模块,最后应用在具体的NLP任务中。希望能对大家能有所帮助! RNN Encoder-Decoder 在实际的应用中,主要是解决序列到序列的问题,即"短语/一句话/一段话/一篇文章...
什么是 Encoder-Decoder ? Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路: ...
Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路: 将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。
具体来说，OPT 和 GLM 模型采用的是 Encoder 部分，GPT 模型采用的是 Decoder 部分。OPT 模型是一种...
首先，让我们从模型的视角来区分：encoder，就像一个魔术师，它将信息的宝藏转化为编码的密语，或者说是特征的提炼者。它的任务是通过对输入数据进行复杂的处理，提取出关键特征，这些特征就如同数据的浓缩精华，为后续的分析和任务执行做好准备。然后是decoder，它就像一个解码器，专门负责解读这些编码的...