encoder 用来提取、凝练（降维）特征 embedding 指由某种能理解的模态提取得到的特征或数字化的张量 decode...
embedding概念较为特殊，泛指数据转换为向量的过程。在自然语言处理中，embedding通常指代词向量，将文本单词映射为数值向量，便于模型学习。而在图像识别与生成领域，embedding则可能指特征向量，用于辅助模型决策。总结而言，encoder与decoder在模型层面负责数据转换与任务输出，而embedding聚焦数据表示，包括简单数字...
总结起来：encoder是数据处理的魔术师，负责将复杂信息简化为可处理的特征；embedding则是个多义词，既可以指代数字化的数据表示，也可以是模型输出的特征表示；而decoder则扮演着解码者的角色，将这些特征转化为我们期待的结果。理解这三个概念的差异，将有助于我们在机器学习的海洋中游刃有余。
dmodel 表示最初始输入的embedding的维度, h 表示多头注意力机制的数量(即 #head), dQ,dK,dV 分别表示矩阵Q, K, V的第2个维度(即 shape[1]), d_{dff} 表示FNN的维度。 二、一些结论 结论1. 在每个编码器中:(1) 初始输入维度,(2) 自注意力层的输出&输出维度,(3) FNN层的输入&输出维度,都是d_...
# 定义输入词序列并映射到 embedding 层. src_embedding = fluid.layers.embedding(input=src_word, size=[VOCAB_SIZE, HIDDEN_DIM * 3], dtype='float32', is_sparse=True) # 过一层双向 GRU 加强上下文的表示. src_forward = fluid.layers.dynamic_gru(input=src_embedding, size=HIDDEN_DIM) ...
去掉self-attn残差连接 - 使编码器输出与语言和位置无关,进一步阻断project embedding 对encoder输出的影响,提高整个模型的跨语言迁移能力。 两个阶段的切换时机:两阶段使用语料相同,第一阶段fine-tuning decoder layer模型收敛后,放开更多的参数,就可以进入第二阶段。
1]，只采用了transformer的encoder结构，通过类似resnet的方式堆叠，最后加上一层softmax和输出embedding...
2.1.1. 输入嵌入(Input Embedding):将输入序列中的每个单词或标记映射为实数向量表示,以便模型能够理解和处理。 2.1.2. 位置编码(Positional Encoding):将位置信息嵌入到输入表示中,用于区分不同位置的单词或标记,并处理序列的顺序关系。 2.1.3. 自注意力层(Self-Attention Layer):通过自注意力机制,对输入序列中不...
针对对话话语的特殊性,设计了五种SSL自监督学习的预训练任务,整合四种不同的输入embedding来捕捉话语间的关系。DialogueBERT预先在7000万段对话上进行了预训练,然后在三个不同下游对话理解任务中进行微调。最终DialogueBERT意图识别准确率达88.63%,情感识别准确率达94.25%,命名实体识别准确率达97.04%,大大超过了其他...