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...
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...
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...
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是通用的计算框架,Encoder, Decoder具体用什么模型,都可以自己选择。 (因此这可以是创新点) 图1: Encoder-Decoder架构图 经典Decoder形式及其问题 其中经典的Decoder有两种形式,对应两篇论文: [论文1]: Kyunghyun Cho, Bart van Merrienboer, Caglar Gulcehre, Dzmitry Bahdanau, Fethi Bougares, Holg...
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。
,即两个节点相似性越大,施加大的权重,使得模型学习到的二者embedding更近。再比如DeepWalk使用softmax(zTizj) 作为Decoder,而相似性度量是基于条件概率分布PG(vj|vi) ,这个分布是指以vi 为起点,访问到vj 的概率,通过采样节点序列并构造共现对来近似的,而损失函数使用的是交叉熵损失。具体实现时,通常使用L=∑(vi...
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...
与Decoder-Only架构不同,Encoder-Only架构专注于理解和分析输入的信息,而不是创造新的内容。这一架构的代表模型包括BERT、RoBERTa和ALBERT等。它们通过编码器对输入文本进行编码,提取其特征和语义信息,然后将这些信息用于后续的处理任务。 Encoder-Only架构在理解和分类任务中表现出色,如文本分类、情感分析、信息抽取和问答...