Encoder-Decoder结构由两个主要组件组成:编码器和解码器。编码器是一个神经网络,用来将一段句子或文本从一种语言编码为一系列向量,这些向量代表了句子中的语义层次。解码器再次使用神经网络,将这些向量解码成另一种语言的句子。 由于句子的不同抽象层次,语义中的模糊之处也会在向量中反映出来,因此,解码器被授予灵活...
简介: 编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种在深度学习和自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)以及其他领域广泛应用的神经网络架构,它主要用于处理序列到序列(Sequence-to-Sequence,seq2seq)的学习任务。 基本原理: 编码器: 编码器负责对输入的不定长序列进行处理,其目标是捕捉输入序列的重要信息并将其编码成一...
解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列 这被称为编码器-解码器（encoder-deco...
Encoder-Decoder结构主要由两部分组成:Encoder和Decoder。 Encoder:这部分负责将输入序列(通常为源语言文本)编码为固定长度的向量。这个向量可以看作是输入序列的“表示”,包含了输入序列的主要信息。在Transformer中,Encoder通常由多个相同的层堆叠而成,每个层都包含一个多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)和一...
[参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成:Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 上图中Encoder和Decoder可以是一个RNN,但通常是其变种LSTM或者GRU。Encoder和Decoder具体介绍请见第三部分。 第二种结构 该结构是最简单的结构,和第一种结构相似,只是Decoder 的第一个时...
采用了Encoder-Decoder结构的Atrous卷积的SIC网络,可以准确考虑北极海冰区域中被动微波图像的特征,从而实现准确的SIC提取。 实验结果表明,所提出的SR辅助SIC估计方法可以生成准确的SIC,具有更详细的海冰纹理和更锐利的海冰边缘。与分布在北极范围的MODIS SIC产品相比,所提出的模型的均方根误差(RMSE)为5.94%,绝对平均误差...
Transformer 的整体结构,左图Encoder和右图Decoder 可以看到Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成,Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下: 第一步:获取输入句子的每一个单词的表示向量X,X由单词的 Embedding(Embedding就是从原始数据提取出来的Feature) 和单词位置的 Embedding...
三是“编码器-解码器(encoder-decoder)”组(上图中的绿色部分),该类语言模型对上述两种 模型进行了结合,用于完成需要理解输入并生成输出的任务,例如翻译。接下来主要介绍模型参数量大于100亿的具有代表性的大语言模型。 大型语言模型的进化树 编码器结构
卷积神经网络CNN学习记录-CNN实现语义分割(Encoder-Decoder结构),1.Encoderfromkeras.layersimport*defConv_Encoder(input_height=416,input_width=416):Img_In