Encoder-Decoder 就是类似的问题:当输入信息太长时,会丢失掉一些信息。 Attention 解决信息丢失问题 Attention 机制就是为了解决「信息过长,信息丢失」的问题。 Attention模型的特点是 Eecoder 不再将整个输入序列编码为固定长度的「中间向量 C」 ,而是编码成一个向量的序列。引入了Attention的Encoder-Decoder模型如下图...
我认为这里说的Enocder-decoder架构是基于Attention的架构（或者再早的工作，使用encoder的状态作为decoder的...
] return [self.vocab.get(token, self.vocab.get(self.unk)) for token in tokens] def encode_plus(self, text, text_pair=None, max_len=1024, padding=True, truncation=True, truncation_side='right'): ''' 返回input_ids, segment_ids, attention_mask padding: True, 将text、text_pair拼接...
首先从类型上来讲，encoder和decoder指的是模型，embedding指的是tensor。encoder 编码器，将信息/数据进行...
问题一/三：CTC 2006年就被提出来了，而attention基于的RNN encoder-decoder框架，最早应该是2014年Cho在...
所以说 LSTM + CTC 是编码器 + 解码器，不能算错，但没什么意思。2.变长序列的端到端学习方法，...
Decoder 会产生一张图片。所以 Decoder 的 Network 的架构,会像是 GAN 里面的 Generator,它是用一个...
1）自动编码器是数据相关的。这意味着自动编码器只能压缩那些与训练数据类似的数据。比如，使用人脸训练...
当然也有另辟蹊径想开宗立派的，比如Pervasive Attention: 2D Convolutional Neural Networks for Sequence...
3. Encoder-Decoder模型：Transformer等，可以用于机器翻译、摘要生成等需同时理解输入文本并生成输出文本的...