工作原理:通过计算Decoder的隐藏状态与Encoder输出的每个词的隐藏状态的相似度(Score),进而得到每个词的Attention Weight,再将这些Weight与Encoder的隐藏状态加权求和,生成一个Context Vector。 Attention的工作原理 Encoder(编码器): 输入处理:原始输入是语料分词后的token_id被分批次传入Embedding层,将离散的token_id转换...
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...
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...
但我们可以想象一个简化的Encoder-Decoder框架图,其中Encoder将输入序列编码成一个向量,Decoder则根据这个向量和已生成的历史信息逐步生成输出序列。在引入Attention机制后,Decoder在生成每个输出时都会与Encoder的隐藏状态进行Attention计算,从而得到更加准确的上下文向量。 结论 Encoder-Decoder框架是NLP领域中的一个重要模型结...
1. 原理 在encoder-decoder结构中,encoder和decoder是两个独立的神经网络模块,它们分别负责将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,以及将这个向量表示解码为输出序列。通常,encoder使用循环神经网络(RNN)或者长短时记忆网络(LSTM)来处理输入序列,而decoder也使用相似的结构来生成输出序列。这种结构可以很好地处理不定长...
基于Encoder-Decoder的规划模型采用了上述框架的核心理念,将规划问题转化为序列到序列的转换任务。模型首先通过编码器将输入序列(如环境状态、任务要求等)编码为一个内部表示,这个表示蕴含了问题的关键信息。然后,解码器根据这个内部表示逐步生成输出序列,即规划方案。在Trans...
编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种在深度学习和自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)以及其他领域广泛应用的神经网络架构,它主要用于处理序列到序列(Sequence-to-Sequence,seq2seq)的学习任务。 基本原理: 编码器: 编码器负责对输入的不定长序列进行处理,其目标是捕捉输入序列的重要信息并将其编码成一个固定维...
1. 基本原理 encoder-decoder语言模型是一种由两部分组成的神经网络结构,分别为编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将输入序列转换为一个语义向量,而解码器则通过该语义向量生成目标序列。以机器翻译为例,编码器首先将源语言的句子转换为一个固定长度的语义向量,然后解码器利用这个语义向量生成目标语言的句子...