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框架作为深度学习中处理序列到序列任务的重要工具,其独特的编码-解码机制为自然语言处理、图像处理等多个领域带来了革命性的变化。通过不断引入新的技术和方法(如注意力机制、Transformer等),Encoder-Decoder框架的性能和应用范围还在不断提升。相信在未来的发展中,Encoder-Decoder框架将继续发挥重要作用,推动...
encoder-decoder就是处理输入并得到对应的输出的一个架构。 图呢看起来还是这个图,但是你可以把前一部分做向量对其的封装起来做encoder,后一部分计算输出的封装起来做decoder。 当然了,既然变复杂了,功能也不是完全一样的,在decoder部分我们还是可以接收额外的输入的。
Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路: 将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。 Encoder 又称作编码器。它的作用就是「将现实问题转化为数学问题」 Decoder 又称作解码器,他的作用是「求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案」 ...
Encoder-Decoder框架是一种文本处理领域的研究模式,他并不是特指某种具体的算法,而是一类算法统称。Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN,RNN,BiRNN、LSTM、GRU等等。所以基于Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样的应用算法。
Encoder-Decoder框架是一种常见的神经网络结构,用于处理序列到序列(Seq2Seq)的任务,例如机器翻译、对话生成等。在这种框架中,输入序列首先通过编码器进行编码,得到一个中间状态表示,然后解除器利用这个状态表示来生成输出序列。这种结构的设计使得模型能够更好地处理输入及输出之间的长距离依赖关系,从而在处理自然语言处理...
Encoder-Decoder 框架可以如此直观地去理解:可以把它看作适合处理由一个句子(或篇章)生成另外一个句子(或篇章)的通用处理模型。对于句子对 <X,Y>,我们的目标是给定输入句子 X,期待通过 Encoder-Decoder 框架来生成目标句子 Y。X 和 Y 可以是同一种语言,也可以是两种不同的语言。而 X 和 Y 分别由各自的单词...