Decoder中的多头self-attention层与Encoder模块一致, 但需要注意的是Decoder模块的多头self-attention需要做look-ahead-mask, 因为在预测的时候"不能看见未来的信息", 所以要将当前的token和之后的token全部mask. Decoder Block中的Encoder-Decoder attention层 这一层区别于自注意力机制的Q = K = V, 此处矩阵Q来源...
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...
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...
一、编码器(encoder)与解码器(decoder) 最早提出transformer的文章是attention is all you need,研究的nlp的任务是翻译,自然而然就借鉴了seq2seq的翻译结构,有了编码器(encoder)和解码器(decoder)。 正如下面的图所展示的那样,一个完整的transformer结构是由六个解码器和六个解码器组成,其中六个编码器堆叠而成,最...
NLP自动生成编程代码 nlp encoder decoder Encoder-Decoder框架: 可以把它看作适合处理由一个句子(或篇章)生成另外一个句子(或篇章)的通用处理模型。对于句子对<Source,Target>,我们的目标是给定输入句子Source,期待通过Encoder-Decoder框架来生成目标句子Target。
NLP——机器翻译中的Seq2Seq 文章目录 框架 简介 Encoder Decoder CNN-Seq2Seq Seq2Seq模型缺点 框架 简介 Seq2Seq,全称Sequence to Sequence(序列到序列),它是一种通用的编码器-解码器框架。这个框架最初是为了机器翻译构建的,但是后来也广泛应用到各种其他任务,包括文本摘要、会话建模和图像字幕等。最基础的 Seq...
人工智能-机器学习-深度学习-自然语言处理(NLP)-生成模型:Seq2Seq模型(Encoder-Decoder框架、Attention机制),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。本文将详细介绍 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention。 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...
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。
对NLP有了基本认知后,下面祭出一个广为流传的图,这张图信息量比较大,其中最重要的观察就是分成了三支明显分叉,从左到右分别是 粉色分支,Encoder-only框架(也叫Auto-Encoder),典型代表如BERT等 绿色分支,Encoder-decoder框架,典型代表如T5和GLM等 蓝色分支,Decoder-only框架(也叫Auto-Regressive),典型代表如GPT系列...