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...
这其中的Encoder-Decoder是一种用于处理序列-序列问题的框架,编码器(Encoder)输入一个序列并输出一个编码,解码器(Decoder)使用这个编码来生成一个输出序列。 Encoder-Decoder框架不仅仅在文本领域广泛使用,在语音识别、图像处理等领域也经常使用。区别在于,文本处理和语音识别的Encoder部分通常采用RNN模型,图像处理的Encoder...
Encoder-Decoder模型框架 Encoder-Decoder架构最早由Sutskever等人在2014年提出,旨在解决序列到序列(Seq2Seq)任务,特别是机器翻译问题。然而,这一架构同样适用于图像生成文本任务。在图像生成文本的场景下,Encoder通常是一个卷积神经网络(CNN),用于提取图像中的视觉特征,并将其编码为一个固定长度的隐藏状态。Decoder则是一...
虽然Encoder-Decoder框架在图像识别领域的应用相对较少,但它仍然具有一定的潜力。例如,在图像描述生成任务中,可以将图像编码成一个向量,然后利用Decoder生成描述该图像的文本。 语音识别 在语音识别领域,Encoder-Decoder框架同样发挥着重要作用。通过将语音信号编码成固定长度的向量,Decoder能够逐步生成对应的文本序列,实现语...
深入浅出:Encoder-Decoder框架的奥秘与应用 引言 在深度学习的广阔天地里,Encoder-Decoder框架以其独特的魅力成为了处理序列到序列(Seq2Seq)任务的明星架构。无论你是自然语言处理(NLP)的爱好者,还是图像处理、语音识别的探索者,Encoder-Decoder框架都能为你提供强大的技术支持。本文将带你一窥这一框架的奥秘,了解其...
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 。 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
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...
图5-14 Encoder-decoder框架 5.3Encoder-decoder框架输入序列Source=x1,x2,...,xm,输出序列为Target=y1,y2,...,yn,首先由encoder对输入序列Source进行编码,将输入序列通过非线性变换转化为一个固定长度的语义编码C,然后由decoder结合语义编码c和前面所有时刻的输出y1,y2,y3...yi-1生成当前时刻的输出yi。可以...
image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。 综合上述的应用,我们可以知道 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,Attentio...