以transformer为例，最原始的结构有6层encoder，6层decoder，而embedding在encoder、decoder之前都会做一次，...
在Transformer中,如果我们需要将中文句子“我/爱/机器/学习”翻译为英文句子"i/ love /machine/ learning",正常的操作过程为: 把“我/爱/机器/学习”embedding后输入到encoder里去进行编码。 将<bos>也就是开始符号作为decoder的初始输入,然后与前面encoder的输出编码做注意力机制,最终得到一个最大概率输出词A1,然...
Advanced technologies such as deep learning is capable of recognising captcha without human intervention. Needed to walk through how this security breach can happen. In addition to complex object detection and segmentation tasks, our work analysed how encoder and decoder models can be used in this ...
在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时,序列中的最后一个字母(或单词)其实是没有用的。我们来用下图解释: 我们此时只看右边的Decoder端,可以看到我们的target序列是[<go>, W, X, Y, Z, <eos>],其中<go>,W,X,Y,Z是每个时间序列上输入给RNN的内容,我们发现,<eos>并没有作为输入传递给RNN。
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...
Google 发表的用Seq2Seq做机器翻译的论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》 语音识别(音频 – 文本) 语音识别也有很强的序列特征,比较适合 Encoder-Decoder 模型。 Google 发表的使用Seq2Seq做语音识别的论文《A Comparison of Sequence-to-Sequence Models for Speech Recognition》 ...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
Encoder-DecoderLong Short-Term Memory Networks(编码器-解码器长期短期记忆网络) https://machinelearningmastery.com/encoder-decoder-long-short-term-memory-networks/ 编码器和解码器子模型都是共同训练的,也就是说同时进行训练。 这在传统意义上是一个很大的壮举,挑战自然语言问题需要开发单独的模型,这些模型后来...
总结起来说,基础的Seq2Seq主要包括Encoder,Decoder,以及连接两者的固定大小的State Vector。 实战代码 下面我们就将利用TensorFlow来构建一个基础的Seq2Seq模型,通过向我们的模型输入一个单词(字母序列),例如hello,模型将按照字母顺序排序输出,即输出ehllo。
2. RNN Encoder-Decoder 3. 预训练语言模型 Encoder-Decoder 3.1 MASS 3.2 ProphetNet 3.3 T5 3.4 Bart 4. 总结 参考文献 1. 简介 文本生成是自然语言处理领域一种常见的任务,它实现了从源文本到目标文本之间的转换。应用于包括机器翻译(Machine Translation),文本简化(Text Simplification),文本摘要(Document Summar...