Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
Encoder-Decoder的一个显著特征就是:它是一个end-to-end的学习算法。 只要符合这种框架结构的模型都可以统称为Encoder-Decoder模型。 Encoder-Decoder强调的是模型设计(编码-解码的一个过程),Seq2Seq强调的是任务类型(序列到序列的问题)。 Encoder-Decoder的四种模式 最简单的解码模式: 带输出回馈的解码模式 带编码向...
它以其独特的设计理念和广泛的应用场景,在自然语言处理、机器翻译、语音识别等领域大放异彩。今天,我们将一起揭开Encoder-Decoder架构的神秘面纱,探索编码与解码的艺术。 Encoder-Decoder架构概述 Encoder-Decoder架构并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。它包含两个主要部分:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简...
Encoder-Decoder框架作为深度学习中处理序列到序列任务的重要工具,其独特的编码-解码机制为自然语言处理、图像处理等多个领域带来了革命性的变化。通过不断引入新的技术和方法(如注意力机制、Transformer等),Encoder-Decoder框架的性能和应用范围还在不断提升。相信在未来的发展中,Encoder-Decoder框架将继续发挥重要作用,推动...
Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
Encoder-Decoder框架 1 Encoder-Decoder框架 概述 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化...
2. encoder-decoder框架 图2 encoder-decoder的一般框架 如上图2所示是一个机器翻译的encoder-decoder的概率模型框架,其中encoder会将源语言的输入序列X=(x1,x2,...,xT)转化为连续的向量表示z,并作为decoder的初始的隐状态输入。在之前的文章中我们介绍过语言模型(参考语言模型)。如果将目标语言与语言模型结合,即...
一句话总结,BERT核心原理:使用多层嵌套的Transformer的编码器来处理输入序列,使用双向语言模型预训练策略进行掩码预测;到这里大家可能想问了,为什么要用这种框架,Bert开始的时候只是希望能够用这个框架能够学习语言的语法规则,针对主要是文本分类、问答等任务,所以只需要使用Transformer的编码器能够实现文本的语义理解就可以了...
Encoder-Decoder编码器-解码器框架 Encoder-Decoder（编码器-解码器）框架是用于处理序列到序列任务的一种常见架构，尤其在机器翻译领域得到了广泛应用。这种框架包含两个主要组件：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）：编码器的任务是接受输入序列，并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归...
Encoder-Decoder 通常称作 编码器-解码器,是深度学习中常见的模型框架,很多常见的应用都是利用编码-解码框架设计的,如: 无监督算法的 auto-encoding 就是利用编码-解码结构设计的。 image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。