Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
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成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。 注意点: 不管输入序列和输出序列长度...
Encoder-Decoder（编码器-解码器）框架是用于处理序列到序列任务的一种常见架构，尤其在机器翻译领域得到了广泛应用。这种框架包含两个主要组件：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）：编码器的任务是接受输入序列，并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归的神经网络层实现，一般采用循环神经...
Encoder-Decoder框架的灵活性使得它能够应用于多种场景。以下是一些常见的应用实例: 自然语言处理 在自然语言处理领域,Encoder-Decoder框架被广泛应用于机器翻译、文本摘要、智能问答等任务中。例如,在机器翻译中,Encoder负责将源语言文本编码成固定长度的向量,而Decoder则负责将这个向量解码成目标语言文本。 图像识别 虽然E...
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 算是一个通用的...
Encoder-Decoder框架是深度学习领域中的一种重要架构,特别适用于处理序列到序列(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)的任务。该框架由编码器和解码器两部分组成。编码器负责将输入序列(如文本、语音等)转换为一个固定长度的内部表示,这个表示捕捉了输入数据的核心特征和上下文...
Encoder-Decoder阶段的编码与解码的方式可以是CNN、RNN、LSTM、GRU等; 三Encoder-Decoder结构 ❝ 下面我们来剖析下Encoder-Decoder的网络结构,由于本文重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编解码都使用RNN为例,对CNN、LSTM、GRU感兴趣的同学请参考本公众号的《白话机器学习》系列文章,里面有详细的推导和理解。
2. encoder-decoder框架 图2 encoder-decoder的一般框架 如上图2所示是一个机器翻译的encoder-decoder的概率模型框架,其中encoder会将源语言的输入序列X=(x1,x2,...,xT)转化为连续的向量表示z,并作为decoder的初始的隐状态输入。在之前的文章中我们介绍过语言模型(参考语言模型)。如果将目标语言与语言模型结合,即...
Encoder-decoder框架,简单来说,就是由两个神经网络部分组成:encoder(编码器)和decoder(解码器)。编码器负责将输入数据转换成一种中间表示(通常是高维的、稠密的向量),而解码器则负责将这种中间表示转换回我们想要的输出格式。这种框架在处理序列到序列的任务时特别有效,比如机器翻译、文本摘要、图像描述生成等。 虽然这...