Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2Seq 二、Encoder-Decoder的原理 图片 Encoder(编码器): 编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上...
它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列的一个元素,并更新其隐藏状态。 编码完成后,最终的隐藏状态或隐藏状态的某种变换被用作上下文向量。🔄 Decoder(解码器): 解码器的任务是从上下文向量中生成输出序列。 它也通常使用循环神经网络(RNN)来实现。 在每个...
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,...
Encoder-Decoder模型在CV领域的应用 1.图像去噪 原理: 自编码器通过两个主要的神经网络组件实现图像去噪:编码器和解码器。编码器负责将输入图像映射到一个隐藏的表示空间(也称为潜在空间),而解码器则负责从这个潜在表示重构图像。 编码器:接收含噪声的图像,通过逐层压缩数据,学习到一个潜在的、更紧凑的表示形式。这...
神经网络组建的三个维度 单个RNN cell: RNN cell是循环神经网络最基本的单元,代表了一个基本的神经元。该Cell的输入除了常规的X(t),还多出了一个代表上一步记忆的H(t-1),这里可以称之为记忆,也可以称之为上一步的HiddenState。 如下图: 基本的RNN Cell ...
word2vec 神经网络 神经网络encoder 本文会首先介绍神经网络机器翻译(Neural Machine Translation )技术的原理,再介绍如何使用 TensorFlow NMT 训练一个中英翻译引擎。 一、Encoder -- Decoder模型的原理 Encoder-Decoder 模型是使用神经网络进行机器翻译的基本方法,一般也称作 Seq2Seq 模型 。原始的 N VS N RNN结构...
降维算法——自编码器（Autoencoders）降维算法——自编码器（Autoencoders）是一种无监督的神经网络，主要用于数据的压缩和特征学习。它们通过学习输入数据的表示来重构输入数据。自编码器由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入数据压缩成较低维度的表示，而解码器则将这个表示重构回原始...
不同于传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),Transformer完全基于自注意力(Self-Attention)机制,通过Encoder和Decoder两个核心组件实现了对序列数据的高效处理。本文将详细探讨Transformer中Encoder与Decoder在训练和推理过程中的具体工作方式。 Transformer模型概览 Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成,它们各自...