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...
在图像处理领域,Encoder-Decoder模型也被广泛应用于图像去噪、超分辨率重建等任务中。自编码器(Autoencoder)作为一种特殊的Encoder-Decoder模型,通过编码器和解码器的组合实现了图像的有效压缩和重构。 结论 Encoder与Decoder作为深度学习中的核心组件,以其独特的双阶段处理方式和强大的表达能力,在多个领域取得了显著成就。...
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...
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。
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...
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 ...
◉ 语音识别应用 编码器对音频信号进行特征提取，解码器生成文本转录，实现高效的语音识别。在语音识别领域，Encoder-Decoder框架同样发挥着重要作用。编码器负责将音频信号转化为特征表示，而解码器则依据这些特征生成相应的文本转录。语音识别的流程包含六个关键环节：首先是音频信号的输入，经过预处理后送入编码器进行...
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...