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...
本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发,介绍基于Graph表示学习的一个Encoder-Decoder框架,该框架可以启发关于Graph表示学习的研究切入点以及良好的编程实践。此外,本文还围绕目前主流的一些Graph Embedding或Graph Neural Networks方法,来探讨如何使用Encoder-Decoder框架来重新组织和提炼方法中的核心思想和核心步...
本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发,介绍基于Graph表示学习的一个Encoder-Decoder框架,该框架可以启发关于Graph表示学习的研究切入点以及良好的编程实践。此外,本文还围绕目前主流的一些Graph Embedding或Graph Neural Networks方法,来探讨如何使用Encoder-Decoder框架来重新组织和提炼方法中的核心思想和核心步...
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...
Encoder-Decoder框架的工作原理基于循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)或更先进的Transformer架构,并通过注意力机制来增强模型的性能。 规划模型的定义及其在传统方法中的实现 规划模型是指用于解决规划问题,如路径规划、资源分配等的一类模型。...
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...
Encoder-Decoder框架,顾名思义,由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器负责将输入序列转换为中间状态向量(或称为上下文向量、编码向量),这个向量包含了输入序列的全部信息。解码器则基于这个中间状态向量,逐步生成输出序列。 编码器的角色 编码器的核心任务是将输入序列(如一句话、一张图片等)编码成一...
在自然语言处理(NLP)领域,Encoder-Decoder框架是一种广泛应用的模型结构,它能够有效处理由一个句子(或篇章)生成另一个句子(或篇章)的任务。本文将深入解析Encoder-Decoder框架的基本原理、应用场景、局限性,并介绍如何通过Attention机制来改进其性能。 Encoder-Decoder框架基本原理 Encoder-Decoder框架可以看作是一种通用的...
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(...