可以看到,在文本生成任务中,encoder-decoder的模型结构依旧表现不俗,特别是将预训练语言模型跟encoder-decoder结合一起,站在巨人的肩膀上,依旧占据了非常重要的地位。Bert跟GPT的强大早已被人熟知,所以可以看到很多encoder-decoder的模型其实都是在Bert和GPT的基础上进行调整得到的。 参考文献 1. (MASS, 2019) Mas...
Encoder-Decoder模型特点: 监督学习:Encoder-Decoder模型通常在监督学习设置中使用,需要成对的输入-输出数据进行训练。 序列转换:专注于将输入序列转换成不同的输出序列,处理的是序列到序列的转换问题。 区别: 学习模式:自编码器是无监督学习模型,而Encoder-Decoder模型通常用于监督学习任务。 应用焦点:自编码器主要用于...
输入处理:Decoder的输入包括两部分:一是Encoder的输出(即整个输入序列的编码),二是Decoder自身的输入(通常是目标序列的已生成部分,在训练初期可以是目标序列的左移版本,即包含起始符和已知的目标词)。 掩码自注意力(Masked Self-Attention):与Encoder的自注意力不同,Decoder的自注意力机制需要加上一个掩码(Mask),以...
第一步,以无监督的方式对整个{X1,…,XN}训练扩散模型。然后使用该扩散模型提取标记图像的像素级表示。在本工作中,使用UNet解码器中间块B={5,6,7,8,12}的表示,以及反向扩散过程的步骤t={50,150,250}。 实验
这个选项使得模型能够忽略所有的偏置短语。这个偏置编码器是由一个多层的LSTM网络组成,hiz是将Zi中子词对应的embedding序列送到偏置编码器中,并用LSTM的最后状态作为整个短语的输出特征。我们然后用一个额外的attention去对hz进行计算,利用下面的公式,在输入到decoder中时,Ct = [Ctx;Ctz]。其他部分都与传统的LAS模型...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
前言 最基础的seq2seq模型包含了三个部分,即encoder、decoder以及连接两者的中间状态向量,encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量s,继而将s传给decoder,decoder再通过对状态向量s的学习来进行输出。 图中每个box代表一个rnn单元,通常是lstm
Encoder-decoder 模型在序列到序列的自然语言处理任务(如语言翻译等)中提供了最先进的结果。多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务,可以使用 encoder-decoder 模型来处理。本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-dec...
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...
纯手写!基于Transformer模型实战,3小时速通:文本分类、Encoder、文本摘要、Seq2Seq、Decoder...可写入简历!共计8条视频,包括:第1课:新闻文本分类任务与数据介绍、第2课:Transformer模型encoder结构、第3课:Encoder对数据的处理过程等,UP主更多精彩视频,请关注UP