Encoder-Decoder模型框架 Seq2Seq(Sequence-to-Sequence,序列到序列)问题是一类特殊的序列建模问题,其中的Encoder和Decoder都是一个序列。 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(seq2seq、集束搜索、贪心搜索)简记 seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列(sequence),机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。 RNN-Encoder-Decoder模型 1、机器翻译模型 机器翻译模型 上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN(many to one)和右边的一对多RNN(one to many)组成,左边绿色部...
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:自编码器主要用于学习数据的紧凑表示,如降维和去噪;Encoder-Decoder模型专注于将一种形式的序列转换为另一种形式的序列,如语言翻译或语音识别。 输出目标:自编码器的输出旨在尽可能接近输入,而Encoder-Decoder模型的输出是一个完...
Encoder-Decoder的一个显著特征就是:它是一个end-to-end的学习算法。 只要符合这种框架结构的模型都可以统称为Encoder-Decoder模型。 Encoder-Decoder强调的是模型设计(编码-解码的一个过程),Seq2Seq强调的是任务类型(序列到序列的问题)。 Encoder-Decoder的四种模式 最简单的解码模式: 带输出回馈的解码模式 带编码向...
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...
encoder- decoder、encoder-only、decoder-only都是Transformer系列模型,代表模型分别是T5、BERT、GPT,他们的原理可以参考Transformer模型及其变种(BERT、GPT)这个文章,至于为什么大模型倾向于decoder-only,主要有以下几个点: 从任务角度回答: 目前的大模型应该说是生成式大模型,主要是以序列生成为目标和主要场景,这对于BER...
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。 图中每一个box代表了一个RNN单元,通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编...
Encoder-Decoder 就是类似的问题:当输入信息太长时,会丢失掉一些信息。 Attention 解决信息丢失问题 Attention 机制就是为了解决「信息过长,信息丢失」的问题。 Attention 模型的特点是 Eecoder 不再将整个输入序列编码为固定长度的「中间向量 C」 ,而是编码成一个向量的序列。引入了 Attention 的 Encoder-Decoder 模...
Encoder-Decoder算法是深度学习中的一个基本结构,广泛应用于自然语言处理、图像处理和语音识别等领域,其核心是将输入序列映射为输出序列。模型由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器(Encoder)负责接收输入序列,并将其转换为固定长度的上下文向量(context vector),这一向量内含输入...