学习模式:自编码器是无监督学习模型,而Encoder-Decoder模型通常用于监督学习任务。 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...
encoder-decoder语言模型是一种由两部分组成的神经网络结构,分别为编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将输入序列转换为一个语义向量,而解码器则通过该语义向量生成目标序列。以机器翻译为例,编码器首先将源语言的句子转换为一个固定长度的语义向量,然后解码器利用这个语义向量生成目标语言的句子。 2. 发展历...
Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(Decoder),转化成我们想要的输出。 举例来说,如果使用Encoder-Decoder模型将中文翻译成英文,其过程就是输入一个中文句子(欢迎来北京),编码成包含一系列数值的向量发送给解码器,再用解码...
这个Context Vector是输入序列中各个词根据当前Decoder隐藏状态重新加权得到的表示。这个Vector包含了输入序列中重要信息的加权表示,用于指导Decoder生成当前时刻的输出。 计算Context Vector 三、Transformer工作原理 Transformer:通常 Attention 会与传统的模型配合起来使用,但 Google 的一篇论文《 Attention Is All You Need ...
文本生成的模型结构有多种形式,本文主要介绍其中的encoder-decoder这种架构的,通过一个encoder对源文本进行编码,然后再通过一个decoder按顺序进行预测输出。 2 RNN Encoder-Decoder RNN Encoder-Decoder是用RNN循环神经网络来分别充当encoder跟decoder的seq2seq模型。具体的执行过程见下图 ...
RNN-Encoder-Decoder模型 1、机器翻译模型 机器翻译模型 上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN(many to one)和右边的一对多RNN(one to many)组成,左边绿色部分是编码器(encodeer),右边紫色部分是解码器(decodeer)。某种语言的句子序列通过编码器生成一个向量作为其代表,传递给解码器作为解码器的输入向量,输出另一...
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...
什么是encoder-decoder模型?就是编码-解码模型,其实是一个解决问题的框架,主要解决seq2seq类问题,Sequence在这里可以理解为一个字符串序列,当我们在给定一个字符串序列后,希望得到与之对应的另一个字符串序列,比如问答系统,比如翻译系统。 encoder-decoder模型的流程可以理解为“编码--》存储--》解码”这一流程,可以...
Transformer decoder 模型的进展在很大程度上是由OpenAI引领的。这些模型非常擅长预测序列中的下一个单词,因此主要用于文本生成任务。它们的进步是通过使用更大的数据集并将语言模型扩展到越来越大的尺寸来推动的。 1. GPT GPT的引入结合了NLP中的两个关键思想:新颖高效的Transformer decoder 架构和迁移学习。在该设置中...