Seq2Seq模型有时可以包含自编码和自回归模型。Seq2Seq模型的decoder通常是自回归的,它根据之前的所有token,一次生成一个token的输出序列。 Seq2Seq的encoder部分可以看作类似自编码器,因为它将输入压缩成密集表示,但是与自编码器LM不同的是,seq2seq的encoder目标不是重建输入,而是为生成的输出序列(通常是不同domain...
Transformer是在2017年由谷歌提出的，当时应用在机器翻译场景。从结构上来看，它分为Encoder 和 Decoder ...
一、Architecture DFANet从整体上可看做是encoder-decoder结构,包括四个部分:thelightweightbackbone、sub-network... dimension.decoder:由卷积和上采样操作组成,是一个有效的上采样模块,将low-level特征和high-level特征融合。 1、thelightweightbackbone FC
我们现在就是要来学,怎麼做seq2seq这件事,一般的seq2seq's model,它裡面会分成两块 一块是Encoder,另外一块是Decoder 你input一个sequence有Encoder,负责处理这个sequence,再把处理好的结果丢给Decoder,由Decoder决定,它要输出什麼样的sequence,等一下 我们都还会再细讲,Encoder跟 Decoder内部的架构 seq2seq mod...
真正提出 Seq2Seq 的文章是《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》,但本篇《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》比前者更早使用了 Seq2Seq 模型来解决机器翻译... 查看原文 浅谈seq2seq 为:Learning Phrase Representations using RNN ...
从而多个transformer连用能用来实现完成seq2seq的encoder-decoder结构。所以，这个问题应该是encoder-decoder...
然而，随着时间的推移，seq2seq与text2text任务开始兴起，特别是T5模型的出现，展现出了一种大一统的潜力，将各种文本任务统一为text2text或seq2seq形式。这一转变展示了架构的灵活性与适应性。彼时，GPT-3虽然在性能上表现出色，但并未引起足够关注。然而，随着ChatGPT的横空出世，GPT-3的重要性逐渐显现...
Neural Machine Translation using LSTMs and Attention mechanism. Two approaches were implemented, models, one without out attention using repeat vector, and the other using encoder decoder architecture and attention mechanism. nlpnatural-language-processingpytorchlstmnltkrnnseq2seqneural-machine-translationatte...
machine-learningdeep-neural-networkstranslationdeep-learningmachine-translationpytorchtransformerseq2seqneural-machine-translationsequence-to-sequenceattention-mechanismencoder-decoderattention-modelsequence-to-sequence-modelsattention-is-all-you-needsockeyetransformer-architecturetransformer-network ...
后来逐渐出现了一些seq2seq/text2text的工作，也就是encoder-decoder架构，比如Bart、T5等，尤其是T5模型...