3.1 结构图 3.2 算法设计 Paper 名称:Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine TranslationPaper 地址:arxiv.org/pdf/1406.1078Paper 作者:Kyunghyun Cho,Bart van Merrienboer,Caglar Gulcehre,Dzmitry Bahdanau,Fethi Bougares,Holger Schwenk,Yoshua BengioPaper 信息:EMNLP 201...
1.1 Encoder模块的结构和作用 经典的Transformer结构中的Encoder模块包含6个Encoder Block. 每个Encoder Block包含一个多头自注意力层, 和一个前馈全连接层. 1.2 关于Encoder Block 在Transformer架构中, 6个一模一样的Encoder Block层层堆叠在一起, 共同组成完整的Encoder, 因此剖析一个Block就可以对整个Encoder的内部结...
在Encoder的设计中,我们通常采用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或变压器(Transformer)等深度学习模型。其中,Transformer因其优秀的性能和并行计算能力,已成为当前主流的Encoder结构。训练时,我们通常采用最小负似然法(Negotiable Likelihood)和注意力机制(Attention Mechanism)等技术来优化模型。与Encoder相似,Decod...
简介:编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构 编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种在深度学习和自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)以及其他领域广泛应用的神经网络架构,它主要用于处理序列到序列(Sequence-to-Sequence,seq2seq)的学习任务。 基本原理: 编码器: 编码器负责对输入的不定长序列进行处理,其目标是捕捉...
1. Encoder - Decoder结构 Encoder - Decoder是一种思想,结构,而不是一种模型,可以类比成人类的大脑工作模式:读入信息 - 记忆 - 编写信息的结构。主要用于解决Seq2Seq的问题,如机器翻译。 在目前的深度学习应用中,通常的做法是将input输入到Encoder中,得到一个中间的context,使用Decoder对该context进行解码,还原成...
encoder-decoder结构encoder-decoder结构 Encoder-Decoder结构是一种深度学习架构,用于机器学习中的自然语言处理(NLP)。它利用一个独特的架构,将不同语义层次编码并解码到另一种语言。 Encoder-Decoder结构由两个主要组件组成:编码器和解码器。编码器是一个神经网络,用来将一段句子或文本从一种语言编码为一系列向量,...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
一、框架结构设计 1.1 普通框架 普通框架通常包含一个单一的编码器(Encoder)部分,该部分负责将输入序列转换为一个固定长度的向量表示。这种设计在处理输入长度固定且输出长度也固定的任务时表现良好,如某些分类任务。然而,在面对输入或输出长度不固定的场景时,普通框架就显得力不从心。 1.2 Encoder-Decoder框架 Encoder...
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结构 下面剖析Encoder-Decoder的网络结构,重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编码、解码都使用RNN为例。 那么一种可能的网络结构如下: Encoder阶段使用的编码为RNN(LSTM); 向量C是Encoder编码阶段的最终隐藏层的状态Ct ,或是多个隐藏层状态Ct 的加权总和,作为Decoder解码阶段的初始状态; ...