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,再利用解码器将表示转化为文本识别结...
Encoder部分 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...
Encoder-Decoder框架在自然语言处理、图像处理、语音识别等领域都有着广泛的应用。 自然语言处理(NLP) 机器翻译:Encoder-Decoder框架是机器翻译任务中的常用模型。编码器将源语言句子编码成一个向量,解码器则根据这个向量生成目标语言句子。 文本摘要:通过Encoder-Decoder框架,可以将长文本压缩成短文本摘要。编码器读取输入...
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...
Decoder所做的事情就是使用Encoder输出的 context向量c和当前时间步骤t之前的预测结果{y1,...,yt′−1}预测当前的预测结果yt。本质上Decoder做的事就是对预测结果的条件概率分布建模。 p(y)=∏t=1Tp(yt|{y1,...,yt−1},c) 其中y=(y1,...,yTy), 每个时间步的条件概率为: ...
2、应用：Encoder-Decoder Transformer常用于序列到序列的任务，如机器翻译、对话生成等，可以处理输入序列...
图5-14 Encoder-decoder框架 5.3Encoder-decoder框架输入序列Source=x1,x2,...,xm,输出序列为Target=y1,y2,...,yn,首先由encoder对输入序列Source进行编码,将输入序列通过非线性变换转化为一个固定长度的语义编码C,然后由decoder结合语义编码c和前面所有时刻的输出y1,y2,y3...yi-1生成当前时刻的输出yi。可以...
WMAEncoderDecoder 版本1.47.0.1275 小于1万次下载 更新2017-07-14 大小5.79MB 安全认证 收费 简介 音乐转文件工具,可以将MP3,OGG,WAV文件都转成WMA文件,或是将WMA转成WAV。他转换的品质相当好,也可以为文件制作IDTags资料。输入格式包括WAVEPCM,MP3,OGGVorbis。
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 1313 学习能力注意力 by:启乐园感统注意力张 919 天才赢在注意力 by:关系疗愈 ...