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...
除了我们所看到的结合了 encoder 和 decoder 的Transformer 架构之外,BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformers)和 T5(Text-To-Text Transfer Transformer)模型也属于此类。 实际上,decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。例如,GPT 系列中的纯 decoder 模型可以为翻译等任务做好准备...
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...
应用焦点:自编码器主要用于学习数据的紧凑表示,如降维和去噪;Encoder-Decoder模型专注于将一种形式的序列转换为另一种形式的序列,如语言翻译或语音识别。 输出目标:自编码器的输出旨在尽可能接近输入,而Encoder-Decoder模型的输出是一个完全不同的序列,可能与输入在结构和内容上都有很大差异。 联系: 共享的架构理念:...
信息传递:Encoder-Decoder 架构允许模型从源序列中提取丰富的上下文信息,然后逐步生成目标序列,适合需要将源文本转换为其他形式的任务。 支持长距离依赖:在序列转换任务中,目标序列生成时可能需要参考源序列的不同部分,Encoder-Decoder 架构可以更好地保留并利用源序列的上下文信息。 稳定性与精度:由于 Encoder 和 Decoder...
Encoder-Decoder架构本质上是一种处理序列数据的通用框架,其核心思想是将输入序列编码成一个固定长度的向量(或向量序列),然后解码该向量以生成输出序列。这一框架在NLP领域的应用极为广泛,包括但不限于机器翻译、文本摘要、对话系统等。 Encoder部分 Encoder的主要任务是将输入序列(如一句话、一篇文章)转化成一个中间语...
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...
Transformer的Encoder-Decoder架构以其独特的自注意力机制和高效的并行计算能力,在多个领域取得了突破性进展。通过深入理解这一架构的工作原理和实际应用场景,我们可以更好地利用Transformer来解决实际问题。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,Transformer必将展现出更加广阔的应用前景。