Encoder-Decoder架构是神经网络机器翻译的核心,它分为两个主要部分:Encoder和Decoder。Encoder将输入句子的词向量表示为一个上下文向量,Decoder则将这个上下文向量转化为目标语言的句子。在Encoder的设计中,我们通常采用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或变压器(Transformer)等深度学习模型。其中,Transformer因其优秀...
Encoder-Decoder架构由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器负责将输入序列转换为一个固定长度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示生成输出序列。这种架构的优势在于能够处理不同长度的输入和输出序列,并且能够学习到输入序列中的上下文信息。 在机器翻译任务中,Encoder-Decoder架构的应用十分广泛。以将...
除了我们所看到的结合了 encoder 和 decoder 的Transformer 架构之外,BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformers)和 T5(Text-To-Text Transfer Transformer)模型也属于此类。 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...
常见的Encoder模型包括RNN、LSTM、GRU等。 Decoder部分 Decoder的任务则是根据Encoder生成的中间语义表示和之前已经生成的历史信息,逐步生成输出序列。在生成过程中,Decoder会不断参考中间语义表示,以确保输出序列与输入序列在语义上保持一致。常见的Decoder模型同样包括RNN、LSTM、GRU等。 Encoder-Decoder架构的应用场景 机器...
在面试的时候,经常问到,比如GPT用的是Transoformer的结构吗,为什么不用BERT;这种模型架构上的问题,这里(企图)讲清。 虽然Transformer 原始模型是一个 Encoder-Decoder 结构,但在实际应用中,不同任务的需求导致了多种 Transformer 架构的变体。根据任务的特点,模型可以选择 Encoder-only、Decoder-only 或完整的 Encoder...
机器翻译是Encoder-Decoder模型最为广泛的应用之一。在机器翻译任务中,Encoder-Decoder模型将一个源语言句子映射成一个目标语言句子,其中编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量,解码器将这个向量解码成一个目标语言句子。 在编码阶段,编码器部分的任务是处理输入序列(源语言文本)。每个输入词元(可以是词或字符)被...
二、解码器(Decoder)架构剖析 现在轮到解码器承担任务。与编码器不同的是,解码器面临着额外的挑战:在不预见未来的情况下,逐字生成输出。为此,它采用了以下几个策略: 掩蔽自注意力:类似于编码器的自注意力机制,但有所调整。解码器仅关注之前已生成的单词,确保不会利用到未来的信息。这就像是一次只写出一个句子的...
简介:编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构 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:
在深度学习中,Encoder-Decoder 架构是一种常用的模型,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。这种架构通常用于序列到序列的任务,如机器翻译、文本摘要等。本文将指导你实现一个基本的 Encoder-Decoder 模型,分步骤进行,确保你能清晰理解每一步。
在decoder-only架构中(例如GPT模型),下一个词的预测过程基于自回归生成方式,具体来说: 输入两个词: 假设你已经有了前两个词(( w_1 )和( w_2 ))并想预测第三个词。 一开始会将这两个词的embedding(即( \text{Embedding}(w_1) )和( \text{Embedding}(w_2) ))作为输入,经过位置编码后,输入到模型...