代码示例:语音识别模型 以下是一个基于 PyTorch 的语音识别模型示例: importtorchimporttorch.nnasnnclassSpeechEncoder(nn.Module):def__init__(self,input_dim,hidden_dim):super(SpeechEncoder,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_dim,hidden_dim,batch_first=True)defforward(self,x):output,(hidden,...
工作原理 Encoder通常使用循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等序列模型来实现,它们能够有效处理序列数据并捕捉长期依赖关系。Decoder同样可以采用这些模型,但在生成输出序列时,通常会使用某种形式的注意力机制(Attention Mechanism)来动态地从Encoder的输出中选择相关信息。 示例:使用PyTorch实现简...
图像 OpenCV + PyTorch BLIP、CLIP 多模态 MMEngine(OpenMMLab) Flamingo、KOSMOS-1八、挑战与前沿方向低资源优化:Adapter-tuning实现参数高效微调(如仅训练0.1%参数适配新语种) 推理加速: 知识蒸馏:BERT→TinyBERT(体积/12,速度/7.5倍) 量化部署:FP16→INT8(NVIDIA TensorRT优化) 可信生成: 引用溯源:生成文本标注...
(后面我又调试了一下TensorFlow和Pytorch的代码,一般在框架中,RNN的形式一般是:output, hidden_state=RNN(input),对于一个句子,如果采用for循环的形式一次输入一个词到RNN结构中,那么我们得到的output和hidden_state是完全一样的,但是如果我们直接将一个句子输入到RNN结构中,那么我们得到的output是句子每个词更新的hidd...
你可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等库来加载和处理数据。这里以 TensorFlow 为例: importtensorflowastf# 假设我们有一些示例数据input_texts=['hello','world']target_texts=['bonjour','monde']# 进行文字预处理input_tokenizer=tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()input_tokenizer.fit_on_texts(input_texts)...
准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体的模型,而是一类框架。Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN,RNN,BiRNN、LSTM、GRU等等。所以基于Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样的应用算法。 encoder使用decoder进行训练,并且没有label(无监督)。损失函数中包含实际输入(actual input...
1.Encoder部分未实现并行运算:Encoder部分依旧采用的是RNN,LSTM这些按照顺序编码的模型,不够完美。 2.计算复杂度高:Attention机制通常需要对整个输入序列进行遍历,计算量大,尤其是在处理长序列时。 改进:Self Attention 为了改进上面两个缺点,更加完美的Self-Attention出现了。 在一般任务的Encoder-Decoder框架中,输入So...
使用PyTorch时常用的库有torch、torch.nn和torch.optim等。 接下来,在代码中定义一个名为Encoder的类,并继承自nn.Module类。这个类将包含一个或多个层(如LSTM或Transformer),用于将输入语句编码成固定长度特征向量。 在Encoder类中,我们可以通过定义__init__()函数来初始化所需的参数和层对象。然后,在forward()...
在PyTorch等深度学习框架中,可以使用自定义的类来实现编码器-解码器注意力层。这个类通常包括初始化方法(用于定义权重矩阵和线性变换)和前向传播方法(用于执行上述计算过程)。 四、应用场景 编码器-解码器注意力层广泛应用于各种序列到序列的任务中,如机器翻译、文本摘要、对话系统等。在这些任务中,编码器负责处理输入...
machine-learning deep-learning jupyter keras jupyter-notebook cnn lstm floydhub seq2seq cnn-keras encoder-decoder Updated Aug 16, 2024 HTML bentrevett / pytorch-seq2seq Star 5.5k Code Issues Pull requests Tutorials on implementing a few sequence-to-sequence (seq2seq) models with PyTorch ...