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。 引入Attention 的 Encoder-Decoder 框架下,完成机器翻译任务的大致流程如下: Tran...
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 将可变长度的输入序列编码成一个固定长度的向量; Decoder 将固定长度的向量解码成一个可变长度的输出序列; Encoder-Decoder 阶段的编码与解码的方式可以是 CNN、RNN、LSTM、GRU 等; Encoder-Decoder结构 下面剖析Encoder-Decoder的网络结构,重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编码、解码都使用RNN为例。 那么一种...
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 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」 ...
从Encoder-Decoder模型入手,探索语境偏移解决之道 摘要:在本文中,我们展示了CLAS,一个全神经网络组成,端到端的上下文ASR模型,通过映射所有的上下文短语,来融合上下文信息。在实验评估中,我们发现提出的CLAS模型超过了标准的shallow fusion偏置方法。 本文分享自华为云社区《语境偏移如何解决?专有领域端到端ASR之路(二)...
Encoder-Decoder 框架可以看作是一种文本处理领域的研究模式,应用场景异常广泛,不仅仅可以用在对话机器人领域,还可以应用在机器翻译、文本摘要、句法分析等各种场合。下图是文本处理领域里常用的 Encoder-Decoder 框架最抽象的一种表示: 抽象的Encoder-Decoder框架 ...
Encoder-Decoder框架是NLP领域中的一个重要模型结构,它能够处理由一个句子(或篇章)生成另一个句子(或篇章)的任务。然而,该框架也存在一定的局限性,如信息丢失和信息覆盖等问题。通过引入Attention机制,我们可以有效地解决这些问题,提高模型的性能。在实际应用中,我们可以根据具体任务选择合适的Encoder和Decoder结构,并结合...