Encoder-Decoder简要笔记 AI面包机 MLsys、GNN、大模型17 人赞同了该文章 一、Encoder-Decoder Encoder-Decoder架构图 Encoder:以变长序列为输入,输出固定长度的State。 State:形状固定的中间张量。 Decoder:将固定长度的State转化为变长的输出。 下图是NLP领域中经典的基于Encoder-Decoder的sequence to sequence模型。
最初的 Transformer 是基于在机器翻译任务中广泛使用的 encoder-decoder 架构。 如上图所示,encoder 由许多堆叠在一起的 encoder 层组成。 让我们将这些 encoder 层放大。 从上图可以看到,每个 encoder 层接收由 embedding 组成的序列,然后将序列输入子层: 多头注意力(multi-head self-attention)层 应用于每个输入 ...
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全不同的序列,可能与输入在结构和内容上都有很大差异。 联系: 共享的架构理念:...
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
Encoder-Decoder 通常称作 编码器-解码器,是深度学习中常见的模型框架,很多常见的应用都是利用编码-解码框架设计的,如: 无监督算法的 auto-encoding 就是利用编码-解码结构设计的。 image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。
[参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成:Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 上图中Encoder和Decoder可以是一个RNN,但通常是其变种LSTM或者GRU。Encoder和Decoder具体介绍请见第三部分。 第二种结构 该结构是最简单的结构,和第一种结构相似,只是Decoder 的第一个时...
encoder and inference_decoder models35defdefine_models(n_input, n_output, n_units):36#定义训练编码器37encoder_inputs = Input(shape=(None, n_input))#n_input表示特征这一维(维的大小即特征的数目,如图像的feature map)38encoder = LSTM(n_units, return_state=True)#编码器的特征维的大小dimension(...
这被称为编码器-解码器（encoder-decoder）架构 我们以英语到法语的机器翻译为例：给定一个英文的输入...
decoder:得到输出 encoder-decoder就是处理输入并得到对应的输出的一个架构。 图呢看起来还是这个图,但是你可以把前一部分做向量对其的封装起来做encoder,后一部分计算输出的封装起来做decoder。 当然了,既然变复杂了,功能也不是完全一样的,在decoder部分我们还是可以接收额外的输入的。