Decoder Block中有2个注意力层的作用: 多头self-attention层是为了拟合Decoder端自身的信息, 而Encoder-Decoder attention层是为了整合Encoder和Decoder的信息. 3.2 Add & Norm模块 Add & Norm模块接在每一个Encoder Block和Decoder Block中的每一个子层的后面. 具体来说Add表示残差连接, Norm表示LayerNorm. 对于每...
Encoder(编码器)的作用是将原始数据转换为特定的格式或编码,而Decoder(解码器)则将经过编码的数据恢复成原始数据。 Encoder的工作原理可以简单描述为将输入的数据转换成特定的编码形式,其中包含对数据进行压缩、转换格式、添加纠错码等操作。具体的编码方式根据不同的应用场景和需求而定,常见的编码方式有ASCII码、UTF-8...
大型模型的encoder-decoder机制是当前深度学习领域中的研究热点之一,它在自然语言处理、机器翻译、语音识别等任务中起着至关重要的作用。随着计算资源的不断提升和深度学习技术的不断发展,大型模型必将在未来取得更加广泛和深远的应用。我们也需要更多的研究和实践来挖掘大型模型的潜力,为人工智能技术的发展做出更大的贡献...
EncoderDecoder结构在对话机器人、自然语言翻译等任务中起关键作用。这类任务需将序列映射为序列，且在非线性滤波场景中同样适用。结构分为两部分：Encoder理解输入语句并编码为向量c，Decoder将此向量转化为输出语句。编码器输出通常作为解码器的初始状态。值得注意的是，解码器需在上一时刻输出的基础上循环输...
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...
最初的 Transformer 是基于在机器翻译任务中广泛使用的 encoder-decoder 架构。 如上图所示,encoder 由许多堆叠在一起的 encoder 层组成。 让我们将这些 encoder 层放大。 从上图可以看到,每个 encoder 层接收由 embedding 组成的序列,然后将序列输入子层: ...
urlEncoder和urlDecoder的作用和使用 1.URLEncoder.encode(String s, String enc) 使用指定的编码机制将字符串转换为 application/x-www-form-urlencoded 格式 URLDecoder.decode(String s, String enc) 使用指定的编码机制对 application/x-www-form-urlencoded 字符串解码。
Autoencoder包含两个主要的部分,encoder(编码器)和 decoder(解码器)。Encoder的作用是用来发现给定数据的压缩表示,decoder是用来重建原始输入。在训练时,decoder 强迫 autoencoder 选择最有信息量的特征,最终保存在压缩表示中。最终压缩后的表示就在中间的coder层当中。
encoder的作用是将输入从原空间映射到latent space，往往latent space的数据维度是要小于原空间的。而decoder则是将latent space中的数据重新映射回与原空间维度完全一致的新空间。AutoEncoder的训练目标是通过Encoder和Decoder的变换后，能尽可能地保持输入数据地信息完整性，即 .在这样的结构里，decoder就起到了一个样本...