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...
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: 编码器: 编码器负责对输入的不定长序列进行处理,其目标是捕捉...
Encoder-Decoder 的缺陷 与其说是 Encoder-Decoder 的局限,不如说是 RNN 的局限,在机器翻译中,输入某一序列,通过 RNN 将其转化为一个固定向量,再将固定序列转化为输出序列,即上面所讲的将英文翻译成中文。 不管输入序列和输出序列长度是什么,中间的「向量 c」长度都是固定的。所以,RNN 结构的 Encoder-Decoder ...
Decoder的结构与Encoder类似,但多了一些特别的设计来适应生成任务的需求。 3.1 掩码自注意力(Masked Self-Attention) 在生成任务中,Decoder需要确保在生成某个词时,只能看到它之前的词(即不能“看到未来”)。这通过掩码自注意力机制实现,即在计算自注意力时,将当前位置之后的所有位置的注意力权重设为0。 3.2 编码...
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。
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-Decoder: 结构可以是不对称的,编码器和解码器可以具有不同的结构和复杂度。 目标是将输入数据映射到一个不同的输出...
encoder-decoder结构encoder-decoder结构 Encoder-Decoder结构是一种深度学习架构,用于机器学习中的自然语言处理(NLP)。它利用一个独特的架构,将不同语义层次编码并解码到另一种语言。 Encoder-Decoder结构由两个主要组件组成:编码器和解码器。编码器是一个神经网络,用来将一段句子或文本从一种语言编码为一系列向量,...
Decoder在规划模型中的任务是根据Encoder生成的内部表示来生成输出序列,即规划方案。为了实现这一目标,Decoder同样需要采用深度神经网络结构,并且需要与Encoder进行紧密的配合。在生成输出序列的过程中,Decoder会考虑之前生成的输出以及Encoder的内部表示,以确保生成的规划方案既...