神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。 综合上述的应用,我们可以知道 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。所以,基于 Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样...
这种架构使得Transformer能够处理序列到序列(Seq2Seq)的任务。 二、Encoder详解 2.1 位置编码(Positional Encoding) Transformer不像RNN那样天生就具有处理序列数据的能力,因此需要通过位置编码来告诉模型每个词在句子中的位置。位置编码可以是固定的(如正弦和余弦函数生成),也可以是学习得到的。 2.2 自注意力机制(Self-At...
神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。 综合上述的应用,我们可以知道 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。所以,基于 Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样...
一、Encoder-Decoder 架构概述 Encoder-Decoder 架构,又称编码器-解码器架构,是深度学习中常见的模型框架。这一架构并不是具体的模型,而是一种通用的框架,可以用于处理各种类型的数据,如文字、语音、图像等。在 Encoder-Decoder 架构中,Encoder 负责将输入数据编码成一个固定长度的向量,而 Decoder 则负责将这个向量解...
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。
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义...
实验设置方面,编码器-解码器模型是使用PyTorch库编写的。我们选择了一种经典的encoder-decoder模型架构,并设置了适当的超参数,如学习率、批量大小和训练迭代次数。我们还使用了某某优化器来更新模型的参数。 为了评估模型性能,我们使用了几个常见的指标来度量生成结果与真实标签之间的相似程度。其中包括BLEU得分、ROUGE-L...
Transformer 架构:BERT基于Transformer模型。BERT仅使用编码器部分,因为它主要用于处理单向输入数据。Transformer的核心是自注意力机制(Self-Attention),它允许模型在编码输入序列时同时考虑序列中的所有位置,而无需将注意力限制在固定大小的窗口内。自注意力机制使得模型能够在不同位置之间建立关联,从而更好地理解上下文信息...
ASPP将空洞卷积和SPP结合起来,模型如图5所示,大括号中将Block3产生的结果进行含有不同rate(1,,6,12,18)的四个平行空洞卷积核操作,然后将输出这些的结果与image level进行(Depth)拼接,最后通过一个不含激活的1*1卷积。 ASPP示例代码: def atrous_spatial_pyramid_pooling(net, scope, depth=256, reuse=None):...
提高了模型注释准确率.本文的主要工作如下:(1)为了构建一个对源代码和注释理解能力更强的模型,从提取输入通用表达的角度出发,提出了一种基于Encoder-Decoder框架的代码自动注释模型.该模型充分利用预训练模型的特征提取能力,选择在海量代码语料上预训练得到的Code BERT作为Encoder,选择6层Transformer Decoder作为Decoder,源...