Transformer 的 Decoder 部分有两种注意力模块: 自注意力机制:在 Decoder 内部生成序列时,使用单向掩码。也就是说,每个词只能注意到它前面的词,而不能看到它后面的词,以确保生成过程的顺序性。这类似于 GPT 中的单向掩码。 Encoder-Decoder 注意力机制:这是 Decoder 对 Encoder 输出的注意力计算,用于将输入句子的...
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...
目录 收起 Encoder Decoder Encoder-Decoder Encoder 在Encoder架构中,需要考虑每个词之间和自身与自身之间的关系,矩阵如下: x1x2x3x1111x2111x3111 1表示需要学习其它词与自身的关系和自身与自身的关系。 Encoder架构多用于不需要序列生成的任务,只需要对输入文本进行编码的场景,常见的模型有Bert系列,如BERT、...
实际上,decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。例如,GPT 系列中的纯 decoder 模型可以为翻译等任务做好准备,这些任务通常被认为是序列到序列的任务。类似地,像 BERT 这样的纯 encoder 模型可以应用于通常与 encoder-decoder 或纯 decoder 模型相关的摘要任务。 随着时间的推移,三种主要...
📚 引言:Encoder-Decoder是深度学习中一个非常基础且重要的概念,它能够将现实问题转化为数学问题,并通过求解数学问题来得到解决方案。本文将从核心逻辑、Encoder和Decoder的作用以及Seq2Seq模型等方面详细讲解Encoder-Decoder。💡 核心逻辑:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案。🔍...
大模型Transformer架构之编码器(Encoder)和解码器(Decoder),Transformer编码器的作用是特征提取,而解码器的作用是特征重建像很多人一样,一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之
url编码和解码分析 1.Get请求会将参数做默认的url解码操作,接口接收到的值是Get解码后的值。2.可以将Get操作修改成Post操作,这样不会url解码。可以在接口中做url解码。3.在多次传递参数的过程中,无需反复的编码(或者加了空格,加了换行),否则会将整个字符串错乱了。 (/
Encoder-Decoder框架 概述 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。
Encoder-Decoder架构和Decoder 架构 Encoder-Decoder架构通常用于处理一些需要在输入和输出间建立精确映射的任务,比如机器翻译、文本摘要等。在这些任务中,理解输入的精确内容并据此生成特定的输出是非常重要的。而基于这种架构训练出来的模型,一般只能应用于某种特定的任务,比如一个专为机器翻译训练的Encoder-Decoder模型可能...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...