一、Encoder-Decoder算法原理 Encoder-Decoder算法由两个主要组件组成,即编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器负责将输入序列转换为其表示,解码器则将该表示映射到输出序列上。下面我们将分别介绍编码器和解码器的具体原理。 1.编码器(Encoder) 编码器的主要目标是将输入序列转换为其表示。为了实现这一点,编码器...
Encoder (编码器):“将现实问题转化为数学问题” Encoder编码器 Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” Decoder解码器 Seq2Seq(Sequence-to-sequence):输入一个序列,输出另一个序列 Seq2Seq(序列到序列):强调模型的目的——将输入序列转换为输出序列。 Encoder-Decoder(编码器-解码器):强...
Decoder解码器 Seq2Seq(*Sequence-to-sequence):*输入一个序列,输出另一个序列** Seq2Seq(序列到序列):强调模型的目的——将输入序列转换为输出序列。 Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2Seq 二、Encoder-Decoder的原理 图片 Encoder(编码器): 编码...
其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编码为固定大小状态向量的过程实际上是一个信息“信息有损压缩”的过程,如果信息量越大,那么这个转化向量的过程对信息的损失就越大,同时,随着sequence length的增加,意味着时间维度上的序列很长,RNN模型也会出现梯度弥散。最后,基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组...
ai算法encoder和-decoder encoder相当于是将实际问题转化为数学问题 decoder相当于是求解数学问题转化为现实解决方案。
Prefix LM(前缀语言模型)、Causal LM(因果语言模型)和Encoder-Decoder模型架构是自然语言处理(NLP)中用于文本生成和理解的几种不同方法。 1. Prefix LM(前缀语言模型) 前缀语言模型通常指的是一种能够基于给定的文本前缀生成后续文本的模型。它结合了编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的架构,但共享相同的参数集合。
* On Windows XP sp1 with 1.4.2_04 and later ;), this encoder and decoder is about 10 times faster * on small arrays (10 - 1000 bytes) and 2-3 times as fast on larger arrays (10000 - 1000000 bytes) * compared to sun.misc.Encoder()/Decoder(). * * On byte arrays the ...
然后关注计算损失所需要的预测结果如何得到(模型细节),通过cnn和位置编码concat然后flatten transformer的encoder需要序列输出且能建立长距离依赖。DETR除了如何去掉nms针对同物体多框预测输出的匈牙利匹配算法外,就是transformer的decoder输出序列,经过分类器得到类别和bboxes,其中transformer输入不作自回归(queries),输入序列输...
AI算法之Encoder-Decoder 和 Seq2Seq Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。 1 什么是 Encoder-Decoder ? Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用...
最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给Decoder,Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。 图中每一个box代表了一个RNN单元,通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编...