以下是 Encoder-Decoder 架构的核心应用领域及典型示例,涵盖自然语言处理(NLP)、语音、图像等多模态场景,并附技术实现细节和实际案例:一、模型架构基础核心结构:Encoder:将输入序列(文本/语音/图像)编码为上下文向量(Context Vector) 常用技术:RNN/LSTM/GRU、CNN、Transformer Decoder:基
Decoder中的多头self-attention层与Encoder模块一致, 但需要注意的是Decoder模块的多头self-attention需要做look-ahead-mask, 因为在预测的时候"不能看见未来的信息", 所以要将当前的token和之后的token全部mask. Decoder Block中的Encoder-Decoder attention层 这一层区别于自注意力机制的Q = K = V, 此处矩阵Q来源...
为了解决这一问题,Attention机制被引入到Encoder-Decoder架构中。Attention机制允许Decoder在解码过程中动态地关注输入序列的不同部分,从而更加准确地生成输出序列。具体来说,Decoder在生成每个输出词时,都会根据当前状态计算一个与输入序列各部分的注意力权重,然后利用这些权重对输入序列进行加权求和,得到一个上下文向量,用于...
为了改善解码过程中的长期依赖问题,注意力机制被引入Decoder中。它允许Decoder在生成每个输出时动态关注输入序列的不同部分,从而提高模型的性能和可解释性。 Encoder-Decoder模型的实际应用 机器翻译 机器翻译是Encoder-Decoder模型最为广泛的应用之一。在翻译过程中,Encoder将源语言句子编码成一个固定长度的向量,Decoder则基...
1. Encoder-Decoder 架构简介 Encoder-Decoder 架构是一种基于神经网络的模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)和计算机视觉领域。其核心思想是将输入数据编码为一个固定长度的向量,然后通过解码器将该向量转换为目标数据。这种架构在机器翻译、文本摘要生成、语音识别和图片描述生成等任务中表现出色。
自编码器 和Encoder-Decoder 虽然都包含编码器和解码器这两个组件,但它们在结构、目标和应用上存在一些显著的区别。1. 结构上的区别 自编码器: 通常是一个对称的网络结构,即编码器和解码器具有相似的结构,甚至是对称的。 目标是尽可能完美地重构输入数据,因此编码器和解码器之间存在一种强约束关系。 Encoder-Dec...
其中，URLDecoder类的decode(String s,String enc)静态方法可以将MIME字符串转回为普通字符串，而URLEncoder类的encode(String s,String enc)静态方法则可以将普通字符串转换为MIME字符串。中文字符需要占用两个字节，并在URL中以“%XX%XX”的形式表示，编码和解码须用相同字符集。特别地，对于仅包含西欧字符的普通...
信息技术与应用AI助教 Encoder(编码器)和Decoder(解码器)是计算机领域中,特别是在自然语言处理(NLP)任务中常用的两个组件,它们在功能和用途上存在显著的区别。 一、定义与功能 Encoder(编码器) 定义:Encoder是将不定长的输入序列转换为定长的编码状态序列(或向量表示)的神经网络模块。 功能:主要用于提取输入数据的特...
Encoder-decoder 模型在序列到序列的自然语言处理任务(如语言翻译等)中提供了最先进的结果。多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务,可以使用 encoder-decoder 模型来处理。本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-decoder 模型,并介绍了获得前 10% 结果所涉及的步骤。 数据集 所使用的...