encoder-decoder 应用场景encoder-decoder应用场景 encoder-decoder的应用场景包括但不限于: 1.机器翻译:利用编码器将源语言编码为一种中间语言表示,再利用解码器将中间语言转化为目标语言。 2.文本分类:将输入的文本编码为词向量或句向量,再利用解码器将该向量分类为相应的标签。 3.语音识别:利用编码器将语音信号...
为了改善解码过程中的长期依赖问题,注意力机制被引入Decoder中。它允许Decoder在生成每个输出时动态关注输入序列的不同部分,从而提高模型的性能和可解释性。 Encoder-Decoder模型的实际应用 机器翻译 机器翻译是Encoder-Decoder模型最为广泛的应用之一。在翻译过程中,Encoder将源语言句子编码成一个固定长度的向量,Decoder则基...
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(源语言文本)。每个输入词元(可以是词或字符)被...
在深度学习的广阔天地里,Encoder-Decoder框架以其独特的魅力成为了处理序列到序列(Seq2Seq)任务的明星架构。无论你是自然语言处理(NLP)的爱好者,还是图像处理、语音识别的探索者,Encoder-Decoder框架都能为你提供强大的技术支持。本文将带你一窥这一框架的奥秘,了解其工作原理,并探讨其在实际应用中的广泛用途。 Encod...
Decoder(解码器):从编码器的输出中解码出目标序列,通常用于生成新的文本。 在一些应用中,比如翻译任务,Transformer 会同时使用编码器和解码器。但在 NLP 任务中,BERT 和 GPT 分别选择了 Transformer 的不同部分。 2. BERT 和 GPT 的区别 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): ...
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。Encoder-Decoder是一种常用的模型架构,广泛应用于序列到序列(Seq2seq)学习问题中。它由两个主要组件——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。 编码器负责把输入序列转换为一个固定长度的向量,该向量包含输入序列的所有信息;而解...
文本到文本(文字到文字)是最典型的应用,其输入序列和输出序列的长度可能会有较大的差异。 Google发表的用Seq2Seq做机器翻译的论文《Sequence to Sequence Learning with Netural Networks》 3.2、音频 - 文本 语音识别也有很强的序列特征,比较适合Encoder-Decoder模型。
这是Encoder-Decoder最经典的应用。编码器将源语言的句子编码成上下文向量,解码器则从该向量中生成目标语言的翻译。 机器翻译中Encoder-Decoder的6个步骤: 源语言输入:将源语言的句子转换为词向量序列,作为编码器的输入。 编码器:通过循环神经网络处理源语言词向量,输出包含句子全部信息的上下文向量。
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...