一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq ,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。Encoder-Decoder这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路: 将...Encoder-Decoder和Seq2SeqEncoder-Decoder是NLP领域里的一种模型框架。它被广泛用于机...
AI 画画离谱到家了?Diffusion 竟然不懂艺术!聊聊扩散模型的原理,存在的问题和未来发展方向 3792 4 06:36 App Transformer 要下岗了?AI 未来架构全揭秘!Transformer 统治 AI 7 年,但它的终结者来了? 我们今天就来拆解现状 + 未来趋势! 56 0 05:03 App 聊聊多模态大模型的瓶颈 334 0 01:23 App 《人工...
encoder相当于是将实际问题转化为数学问题 decoder相当于是求解数学问题转化为现实解决方案。
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...
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,最初用来完成不同语言之间的文本翻译任务,主体包含 Encoder和 Decoder部分,分别负责对源语言文本进行编码和将编码信息转换为目标语言文本。而后基于 Encoder和Decoder,大模型的发展大致走上了两条路:一条路是舍弃Decoder部分,仅仅使用Encoder作为编码器的预训练模型,其最出...
Seq2Seq模型的典型架构是 编码器-解码器(Encoder-Decoder) 结构,编码器和解码器各自都是神经网络。编码器的输出作为原始序列的一种编码;我们将编码器的输出作为解码器的输入,解码器的输出就是我们的目标序列。 输入和输出都是长度可变的向量,编码器输入长度可变的向量,输出一个固定长度的向量;解码器输入编码器的输出...
(self, in_dim, out_dim, kernel_size=4, stride=2, padding=1): super(Downsample, self).__init__() self.layers = nn.Sequential( nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2D(in_dim, out_dim, kernel_size, stride, padding, bias_attr=False), nn.BatchNorm2D(out_dim) ) def forward(self, x): x...
VAE 包含两个部分:编码器 encoder 和解码器 decoder。如图所示,编码器计算每个输入数据X ={X1,X2...,Xn}的低维均值和方差,然后从隐变量空间采样,得到Z={Z1,Z ...,Zn},通过解码器生成新数据Y ={Y1,Y2...,Yn}。我们希望从隐变量空间中的采样的数据 Z 遵循原始数据 X 的概率分布,这样根据采样数据 ...
总之，Encoder和Decoder的主要区别在于它们的输入和输出。Encoder接收一个序列输入，并生成一系列表示向量，...
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 简介 DeepLabv3p,在DeepLabv3基础上进行了拓展。具体来说,通过添加一个简单但有效的解码器模块来细化分割结果,特别是沿着目标边界。DeepLabv3p进一步探索了Xception模型,并将深度可分离卷积应用于Atrous空间金字塔池和解码器模块,从而获得更...