比如输入的 Encoder 可以引入 attention 机制,从而让 Decoder 的输入不再只是依赖 Encoder 最后一个时刻的输出;Encoder 和 Decoder 可以利用更深层的结构;Decoder 也可以继续扩大,可以预测上下文中更多的句子;RNN 也不是唯一的选择,诸如 CNN 以及 2017 年谷歌提出的 Transformer 结构也可以利用进来,后来果不...
decoder也是如此,它有自己的 decoder 层块。...类似地,像 BERT 这样的纯 encoder 模型可以应用于通常与 encoder-decoder 或纯 decoder 模型相关的摘要任务。随着时间的推移,三种主要架构都经历了自己的演变。...一、Encoder 家族第一个基于 Transformer 架构的 encoder-only 模型是 BERT。...三、Encoder-Decoder ...
可以看出大儿子是个黑心老板,他发现只需要用一部分 Transformer,就可以做成他想做的 language modelling,因此它只保留了 decoder,因为 decoder 在 Transformer 里的工作就是根据前面的词预测后面的词(跟 Language modelling 的任务一样)。但是如前文所述(图 11),Transformer 除了其提出的 self-attention 以外,还保留...
encoder decoder架构提出 Encoder decoder架构是一种常用的神经网络架构,主要应用于序列到序列(Sequence-to-Sequence)任务,如机器翻译、语音识别等。 在encoder-decoder架构中,encoder负责将输入序列编码为一个固定长度的向量表示,而decoder则根据这个向量表示来生成与目标序列相对应的输出。 具体来说,encoder通常采用循环...
encoder decoder架构是什么时候提出的 encode 和decode 暂时还不太清楚 encode叫编码,通俗点就是编成我们看不懂的码,比如我们使用的utf-8来编码的,一个字符串“hello”,我们写在磁盘文件中,并不是我们想象中的这种:磁盘里存的是“hello”字符串,而是经过一层编码操作,最后落在磁盘中是以字节byte的形式存在,或者...
5. Decoder部分 • Decoder也由一系列相同的注意力层构成,但与Encoder不同的是,它包含两个自注意力模块:一个是 masked multi-head self-attention,确保在预测当前位置的词时不会看到未来的位置;另一个是 encoder-decoder attention,让解码器可以关注到编码器的所有位置信息。
为进一步促进交流与思考,我们在RACV 2021中组织了“视觉transformer 从主干encoder 到任务decoder: 现状与趋势”专题,邀请到邱锡鹏、胡瀚、张祥雨和王兴刚四位专家,同与会者一道,就相关的话题进行了深入而有趣的探讨。 专题组织者:王井东、卢湖川、马占宇、刘洋...
，因此编码器只接收visible tokens，既能提升性能，又能降低计算量，且加速训练。decoder越小/encoder越...
自动编码器讲述的是对于一副输入的图像,或者是其他的信号,经过一系列操作,比如卷积,或者linear变换,变换得到一个向量,这个向量就叫做对这个图像的编码,这个过程就叫做encoder,对于一个特定的编码,经过一系列反卷积或者是线性变换,得到一副图像,这个过程叫做decoder,即解码。