Encoder-Decoder架构是神经网络机器翻译的核心,它分为两个主要部分:Encoder和Decoder。Encoder将输入句子的词向量表示为一个上下文向量,Decoder则将这个上下文向量转化为目标语言的句子。在Encoder的设计中,我们通常采用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或变压器(Transformer)等深度学习模型。其中,Transformer因其优秀...
Encoder-Decoder架构由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器负责将输入序列转换为一个固定长度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示生成输出序列。这种架构的优势在于能够处理不同长度的输入和输出序列,并且能够学习到输入序列中的上下文信息。 在机器翻译任务中,Encoder-Decoder架构的应用十分广泛。以将...
共享的架构理念:两者都采用了编码器-解码器的架构理念,其中编码器负责提取输入数据的特征,解码器负责根据这些特征执行特定任务。 潜在表示:两种模型都涉及到将输入数据编码到一个潜在空间的表示,这个表示对于后续的重构或转换至关重要。 总的来说,自编码器和Encoder-Decoder模型虽然在目标、应用和训练方式上存在差异,但...
Encoder-Decoder 架构,又称编码器-解码器架构,是深度学习中常见的模型框架。这一架构并不是具体的模型,而是一种通用的框架,可以用于处理各种类型的数据,如文字、语音、图像等。在 Encoder-Decoder 架构中,Encoder 负责将输入数据编码成一个固定长度的向量,而 Decoder 则负责将这个向量解码成输出序列。这种架构在许多应...
在面试的时候,经常问到,比如GPT用的是Transoformer的结构吗,为什么不用BERT;这种模型架构上的问题,这里(企图)讲清。 虽然Transformer 原始模型是一个 Encoder-Decoder 结构,但在实际应用中,不同任务的需求导致了多种 Transformer 架构的变体。根据任务的特点,模型可以选择 Encoder-only、Decoder-only 或完整的 Encoder...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
二、解码器(Decoder)架构剖析 现在轮到解码器承担任务。与编码器不同的是,解码器面临着额外的挑战:在不预见未来的情况下,逐字生成输出。为此,它采用了以下几个策略: 掩蔽自注意力:类似于编码器的自注意力机制,但有所调整。解码器仅关注之前已生成的单词,确保不会利用到未来的信息。这就像是一次只写出一个句子的...
简介:编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构 编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种在深度学习和自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)以及其他领域广泛应用的神经网络架构,它主要用于处理序列到序列(Sequence-to-Sequence,seq2seq)的学习任务。 基本原理:
在深度学习中,Encoder-Decoder 架构是一种常用的模型,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。这种架构通常用于序列到序列的任务,如机器翻译、文本摘要等。本文将指导你实现一个基本的 Encoder-Decoder 模型,分步骤进行,确保你能清晰理解每一步。
在decoder-only架构中(例如GPT模型),下一个词的预测过程基于自回归生成方式,具体来说: 输入两个词: 假设你已经有了前两个词(( w_1 )和( w_2 ))并想预测第三个词。 一开始会将这两个词的embedding(即( \text{Embedding}(w_1) )和( \text{Embedding}(w_2) ))作为输入,经过位置编码后,输入到模型...