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
Encoder的主要任务是将输入序列(如一句话、一篇文章)转化成一个中间语义表示(通常是一个固定长度的向量或向量序列)。这一过程中,Encoder会捕捉到输入序列的语义信息,并将其编码到中间表示中。常见的Encoder模型包括RNN、LSTM、GRU等。 Decoder部分 Decoder的任务则是根据Encoder生成的中间语义表示和之前已经生成的历史信息...
Encoder-Decoder模型是一种通用的框架,广泛应用于机器翻译、文本摘要、对话系统等NLP任务中。其基本思想是将输入序列(如自然语言描述)通过Encoder编码成一个固定长度的上下文向量,然后Decoder根据这个向量逐步生成输出序列(如程序代码)。 Encoder部分:负责将输入序列转换成一个高维空间的向量表示,这个向量包含了输入序列的所...
以下是一个基于 TensorFlow 的简单 Encoder-Decoder 架构实现: importtensorflowastf# 定义 EncoderclassEncoder(tf.keras.Model):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,units):super(Encoder,self).__init__()self.embedding=tf.keras.layers.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.lstm=tf.keras.layers.L...
Decoder Block中的多头self-attention层 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 ...
1.1.1 Encoder-Decoder架构 1.Encoder-Decoder架构的核心概念 Encoder-Decoder架构是Transformer模型的基础,主要用于处理序列到序列的建模任务。该架构通过编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的配合,将输入序列转换为中间表示,再将中间表示解码为目标序列。 (1)编码器的功能:将输入序列转换为固定长度的高维表示,这种表示包...
encoder-decoder应用场景 encoder-decoder的应用场景包括但不限于: 1.机器翻译:利用编码器将源语言编码为一种中间语言表示,再利用解码器将中间语言转化为目标语言。 2.文本分类:将输入的文本编码为词向量或句向量,再利用解码器将该向量分类为相应的标签。 3.语音识别:利用编码器将语音信号转化为语音表示,再利用解码...
主要区别如下：1、结构：Encoder-Decoder Transformer包含编码器和解码器两个部分，而Decoder-Only ...
所谓Attention机制就是用某种方式在Decoder输出的时候引入原文作为参考。 条件概率定义如下: p(yi|y1,...,yi−1,x)=g(yi−1,si,ci) 其中si 是RNN第 i 个时间状态的隐藏层输出。 si=f(si−1,yi−1,ci) 这里与经典Encoder-Decoder不同点是,此时的条件概率依赖于针对每一个 yi 的context ci...
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...