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...
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...
Encoder-Decoder模型预训练 通过对Encoder-Decoder模型进行预训练能够有效的提高模型的训练效果。 seq2seq模型在数据集比较小的情况下,容易过拟合,在《Unsupervised Pretraining for Sequence to Sequence Learning》一文中提出了使用非监督的预训练来提升seq2seq模型的训练效果。该方法主要是通过两个语言模型对en... ...
Encoder-Decoder模型特点: 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...
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...
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。
encoder-decoder模型基于神经网络思想,将encode(编码器)和decode(解码器)两个子模型组合在一起。编码器将输入序列映射为固定长度的向量表示,解码器则将该向量表示转换为输出序列。 具体来说,编码器是一个循环神经网络(RNN),它逐个处理输入序列的元素,并在每个时间步骤上输出一个隐状态向量。这些隐状态向量可以看作是...
encoder-decoder模型是一种序列到序列模型,用于解决输入和输出序列长度不一致的问题。它由编码器和解码器两部分组成,其中编码器将输入序列编码成固定长度的向量,解码器则将该向量转化为输出序列。训练encoder-decoder模型的步骤包括准备训练数据集、构建编码器和解码器、定义损失函数、优化模型参数等。encoder-decoder模型在...
Decoder decoder 和 encoder 之间的主要区别在于 decoder 有两个注意子层: Masked multi-head self-attention layer 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。
1. 编码器Encoder:将训练-验证-测试集输入数据压缩为编码表示的模块,该编码表示通常比输入数据小几个数量级。 2. 瓶颈Bottleneck:包含压缩知识表示的模块,因此是网络中最重要的部分。 3. 解码器Decoder:帮助网络“解压缩”知识表示并从其编码形式中重建数据的模块。然后将输出与真实值进行比较。