Decoder中的多头self-attention层与Encoder模块一致, 但需要注意的是Decoder模块的多头self-attention需要做look-ahead-mask, 因为在预测的时候"不能看见未来的信息", 所以要将当前的token和之后的token全部mask. Decoder Block中的Encoder-Decoder attention层 这一层区别于自注意力机制的Q = K = V, 此处矩阵Q来源...
Encoder-Decoder: 结构可以是不对称的,编码器和解码器可以具有不同的结构和复杂度。 目标是将输入数据映射到一个不同的输出空间,并不一定要求完全重构输入。 2. 目标上的区别 自编码器: 无监督学习,目标是学习数据的潜在表示,并尽可能无损地重建原始数据。 常用于数据降维、特征提取、异常检测等任务。 Encoder...
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...
Encoder-Decoder结构是一种深度学习架构,用于机器学习中的自然语言处理(NLP)。它利用一个独特的架构,将不同语义层次编码并解码到另一种语言。 Encoder-Decoder结构由两个主要组件组成:编码器和解码器。编码器是一个神经网络,用来将一段句子或文本从一种语言编码为一系列向量,这些向量代表了句子中的语义层次。解码器再...
这种Encoder-Decoder结构的主要优点是它能够有效地处理长序列,并且在处理序列到序列任务时表现良好。然而,它也有一些局限性,例如对于非常长的序列,计算成本可能会非常高。 在实际应用中,你可以使用诸如PyTorch或TensorFlow等深度学习框架来实现这种结构。你只需要定义好Encoder和Decoder的各个层,然后训练整个模型即可。©...
1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...
解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列 这被称为编码器-解码器（encoder-...
第二种结构 该结构是最简单的结构,和第一种结构相似,只是Decoder 的第一个时刻只用到了 Encoder 最后输出的中间状态变量: 应用: 在英文翻译中,将英文输入到Encoder中,Decoder输出中文。 参考1:-原创翻译- 基于RNNEncoder–Decoder的机器翻译L(earning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical...
Encoder-Decoder Framework 作者针对Node Embedding,提出了一个统一的Encoder-Decoder编程框架来设计和实现Graph Embedding算法,上述所述目前主流的Graph Embedding算法都可以使用该框架来重新组织代码结构。 Encoder:目标是将每个Node映射编码成低维的向量表示,或embedding。 Decoder:目标是利用Encoder输出的Embedding,来解码关于...
4.Encoder-Decoder with Atrous Convolution 1.SPP Spatial Pyramid Pooling :空间金字塔池化,任意尺寸输入+ 固定比例池化 = > 固定长度输出。如fastrcnn等中的变体ROI pooling。 它将同一张图像的不同尺寸大小作为输入,一般情况下图片的大小不同的话,需要对图像进行大小调整如裁剪拉伸等,但是这样会...