Encoder-Decoder 的缺陷 Attention 解决信息丢失问题 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...
语音识别也有很强的序列特征,比较适合 Encoder-Decoder 模型。 Google 发表的使用Seq2Seq做语音识别的论文《A Comparison of Sequence-to-Sequence Models for Speech Recognition》 图像描述生成(图片 – 文本) 通俗的讲就是「看图说话」,机器提取图片特征,然后用文字表达出来。这个应用是计算机视觉和 NLP 的结合。
encoder是一个模式提取的过程, decoder是一个重建的过程.类比人类学习行为可以看做是encoder是提取文章大纲...
尽管Bert论文没有提,但是稍微动动脑子就可以想到,其实对于机器翻译或者文本摘要,聊天机器人这种生成式任务,同样可以稍作改造即可引入Bert的预训练成果。只需要附着在S2S结构上,encoder部分是个深度Transformer结构,decoder部分也是个深度Transformer结构。根据任务选择不同的预训练数据初始化encoder和decoder即可。这是相当直观的...
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（...