Encoder(编码器) Decoder(解码器): 输入与隐藏状态传递:在Decoder的t-1时刻,RNNs(如LSTM或GRU)输出一个隐藏状态h(t-1)。 计算Score:在t时刻,Decoder的隐藏状态h(t-1)与编码部分产生的每个时间步的隐藏状态h(s)(来自双向RNNs的拼接状态)进行计算,以得到一个Score。 计算Attention Weight:将所有计算得到的Scor...
在每一步中,Decoder都会基于之前的输出和上下文向量来预测下一个词。 工作原理 Encoder通常使用循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等序列模型来实现,它们能够有效处理序列数据并捕捉长期依赖关系。Decoder同样可以采用这些模型,但在生成输出序列时,通常会使用某种形式的注意力机制(Attention Mech...
2. Encoder-Decoder模型原理: 2.1 模型概念介绍: Encoder-Decoder模型是一种典型的序列到序列(Sequence-to-Sequence,简称Seq2Seq)的神经网络模型,主要用于处理输入和输出都是变长序列的任务。它由两个主要组件组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder),分别用于将输入序列压缩为固定长度的向量表示并根据此向量生成输出序...
encoder- decoder、encoder-only、decoder-only都是Transformer系列模型,代表模型分别是T5、BERT、GPT,他们的原理可以参考Transformer模型及其变种(BERT、GPT)这个文章,至于为什么大模型倾向于decoder-only,主要有以下几个点: 从任务角度回答: 目前的大模型应该说是生成式大模型,主要是以序列生成为目标和主要场景,这对于BER...
Encoder-Decoder方法最早在论文《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》中提出,该论文使用了两个RNN网络来完成机器翻译(Statistical Machine Translation: SMT)工作,第一个RNN网络把一串符号序列编码成一个固定长度的向量表示,第二个RNN网络把这个固定长度的向量解码...
1、与RNN encoder-decoder比较 靠attention机制,不使用rnn和cnn,并行度高 通过attention,抓长距离依赖关系比rnn强 transformer的特征抽取能力比RNN系列模型好,seq2seq最大的问题将encoder端的所有信息压缩到一个固定长度的张量中。 2. Transformer认识 1) RNN(LSTM, GRU)训练时迭代,串行的,需等当前词处理完,再处理...
小白也能听懂的 transformer模型原理详解 self- attention 多头注意力机制 encoder decoder 机器翻译459 0 2024-04-29 21:06:12 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~15 11 47 6 - nlp知识点分享 知识 校园学习 多头注意力机制 decoder 简单易懂 机器翻译 transformer 大模型 nlp ...
16.1 Encoder-Decoder模型的原理 书名:21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解 作者名:何之源 本章字数:651字 更新时间:2020-08-28 01:50:43首页 书籍详情 目录 听书 加入书架 字号 背景 手机阅读举报 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读上QQ阅读APP看本书,新人免费读10天账号和设备都新为新人...
所属专辑:深入浅出embedding,原理解析应用实践 猜你喜欢 3369 掌控注意力 by:彝ke桐心 1.9万 注意力曲线 by:瞳话境界 8557 注意力冥想 by:曾经的陈老师 1714 注意力革命 by:行者言午播书 9092 注意力训练 by:BRiGHT博睿教育 1537 掌控注意力 by:向日葵园读书 ...