其目标是给整个 NLP 预训练模型领域提供了一个通用框架,把所有任务都转化成一种形式。 方法:提出了Encoder加Decoder的新结构,结合了BERT和GPT结构的优势。将任务转换成合适的文本输入输出。 模型结构:Encoder+Decoder 模型和数据规模:包含 3B(Billion)和11B版本,处理后最终生成了750GB的数据集C4,并且在TensorFlow Data...
Encoder-Decoder是一个十分通用的计算框架,其使用的具体模型如,CNN/RNN/Bi-RNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等可根据不同的场景需求确定。此外,Encoder-Decoder框架其本质是实现直观表示(例如词序列或图像)和语义表示之间来回映射。故通过该框架我们可以使用来自一种模态数据的编码器输出作为用于另一模态的解码器输入,以实现将...
④ decoder 每个时刻都会将 ③ 部分的注意力权重输入到 Decoder 中,此时 Decoder 中的输入有:经过注意力加权的隐藏层向量,Encoder 的输出向量,以及 Decoder 上一时刻的隐向量 ⑤ Decoder 通过不断迭代,Decoder 可以输出最终翻译的序列。 image 引入Attention 的 Encoder-Decoder 框架下,完成机器翻译任务的大致流程如下...
Encoder-Decoder模型是使用非常广泛的深度学习模型框架,与其说Encoder-Decoder是一种模型,不如称其为一种通用框架。因为Encoder和Decoder具体使用什么模型是根据任务而定义的。在自然语言处理研究中通常使用LSTM或者是GRU。 四、Attention模型 1.Encoder-Decoder模型的局限性 (1) 从第三节的第一部分的Encoder-Decoder模型...
Encoder-Decoder框架 概述 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化
2. 基本框架 第一种结构 [参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成:Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 RNN encoder-decoder 上图中Encoder和Decoder可以是一个RNN,但通常是其变种LSTM或者GRU。Encoder和Decoder具体介绍请见第三部分。
Encoder-decoder 很适合像图像分割这种输出结果保留原尺寸的 pixel-wise 分类任务，像 U-Net 就是图像...
构建一个自编码器需要两部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器将输入压缩为潜在空间表征,可以用函数f(x)来表示,解码器将潜在空间表征重构为输出,可以用函数g(x)来表示,编码函数f(x)和解码函数g(x)都是神经网络模型。 所以,我们大致搞清楚了自编码器是一种让输入等于输出的算法。但仅仅如此吗?当然不...
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。 本文将详细介绍 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention。 什么是 Encoder-Decoder ? Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用...
Transformer 的整体结构,左图Encoder和右图Decoder 可以看到Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成,Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下: 第一步:获取输入句子的每一个单词的表示向量X,X由单词的 Embedding(Embedding就是从原始数据提取出来的Feature) 和单词位置的 Embedding...