Encoder-Decoder模型框架 Seq2Seq(Sequence-to-Sequence,序列到序列)问题是一类特殊的序列建模问题,其中的Encoder和Decoder都是一个序列。 Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架...
Encoder-Decoder的一个显著特征就是:它是一个end-to-end的学习算法。 只要符合这种框架结构的模型都可以统称为Encoder-Decoder模型。 Encoder-Decoder强调的是模型设计(编码-解码的一个过程),Seq2Seq强调的是任务类型(序列到序列的问题)。 Encoder-Decoder的四种模式 最简单的解码模式: 带输出回馈的解码模式 带编码向...
从上面的图中我们可以看到Encoder-Decoder架构的模型有T5、GLM等,为了能够让更多的人看懂,我们就以清华大学的GLM为例来继续,GLM的全称基于自回归空白填充预训练框架(General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling),这个框架的思路,结合BERT的思路,从输入文本中随机地空白出连续的跨度的token,并...
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...
这种架构的模型擅长于从输入中生成连续的输出序列,如文本生成、机器翻译等。Decoder-Only架构的代表模型包括GPT系列、LLaMA、OPT和BLOOM等。 1.2 工作原理 Decoder-Only架构通过解码器直接处理输入,并基于先前的输出预测下一个词。这种机制使得模型能够生成连贯的文本序列,特别适用于创造性写作和对话生成等任务。 1.3 ...
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...
语义分割decoder与encoder信息交互 语义分割最新模型,摘要背景介绍:去噪扩散概率模型DDPM最近受到了很多研究关注,因为它们优于其他方法,如GAN,并且目前提供了最先进的生成性能。差分融合模型的优异性能使其在修复、超分辨率和语义编辑等应用中成为一个很有吸引力的工具
解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列 这被称为编码器-解码器（encoder-...
Encoder-Decoder算法是深度学习中的一个基本结构，广泛应用于自然语言处理、图像处理和语音识别等领域，其核心是将输入序列映射为输出序列。模型由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）负责接收输入序列，并将其转换为固定长度的上下文向量（context vector），这一向量内含输入...