比起分开训练encoder跟decoder的语言模型然后拼接在一起的方式,MASS这种联合训练的方式能够平衡encoder跟decoder之间的关系,让encoder能更好的理解被屏蔽掉的连续片段的语义,同时让decoder更好的从encoder的输出表征中抽取合适的内容。 3.2 ProphetNet ProphetNet主要的改进点针对传统的seq2seq模型每次都只预测一个tok...
监督学习:Encoder-Decoder模型通常在监督学习设置中使用,需要成对的输入-输出数据进行训练。 序列转换:专注于将输入序列转换成不同的输出序列,处理的是序列到序列的转换问题。 区别: 学习模式:自编码器是无监督学习模型,而Encoder-Decoder模型通常用于监督学习任务。 应用焦点:自编码器主要用于学习数据的紧凑表示,如降维...
Decoder的工作机制 训练过程: 输入处理:Decoder的输入包括两部分:一是Encoder的输出(即整个输入序列的编码),二是Decoder自身的输入(通常是目标序列的已生成部分,在训练初期可以是目标序列的左移版本,即包含起始符和已知的目标词)。 掩码自注意力(Masked Self-Attention):与Encoder的自注意力不同,Decoder的自注意力机制...
1、一个decoder module有6个decoder stack(论文的定义),然后每个decoder stack的输出会作为下一个decoder stack的输入,只有最后一次decoder stack输出连接了linear layer 和softmax。 2、每一个decoder stack的第一个multi-self attention都有mask,然后mask是在训练过程中才会有的,预测木有mask。 3、decoder的词嵌入矩...
这个偏置编码器是由一个多层的LSTM网络组成,hiz是将Zi中子词对应的embedding序列送到偏置编码器中,并用LSTM的最后状态作为整个短语的输出特征。我们然后用一个额外的attention去对hz进行计算,利用下面的公式,在输入到decoder中时,Ct = [Ctx;Ctz]。其他部分都与传统的LAS模型一样。
为了训练encoder-decoder模型,我们需要一个带有输入和目标输出的数据集。对于机器翻译任务来说,输入是源语言句子,目标输出是目标语言句子。通过将输入序列经过编码器转化为向量表示,然后通过解码器生成目标输出序列,我们可以计算输出序列与目标输出序列之间的差异,并通过反向传播算法更新模型的参数。 训练过程中的一个关键问...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
确保我们在每个时间步生成的 token 仅基于过去的输出和当前预测的 token。如果没有这个,decoder 可能会在训练过程中通过简单地复制目标翻译来作弊,屏蔽输入可确保任务不是微不足道的。 encoder-decoder attention layer 对decoder 层块的输出 Key 和 Value 向量执行多头关注,其中 decoder 的中间表示充当 Query。通过这...
训练encoder-decoder模型的步骤是什么? 首先,我们需要准备训练数据集,其中包含输入序列和相应的输出序列。输入序列和输出序列可以是不同长度的句子或者其他形式的序列。 接下来,我们使用编码器部分处理输入序列,并将其转化为固定长度的向量。这个向量将成为解码器部分的输入。 然后,我们使用解码器部分生成输出序列。解码器...
2. 使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译 现在我们已经涵盖了基本的工作流程,这节教程将重点关注改进我们的结果。基于我们从前一个教程中获得的PyTorch和TorchText的知识,我们将介绍第二个第二个模型,它有助于Encoder-Decoder模型面临的信息压缩问题。该模型将基于使用用于统计机器翻译的RNN Encoder-Decoder...