此外,为了使Decoder更好地理解输入句子的语义信息,我们还会在Encoder和Decoder之间引入自注意力机制(Self-Attention Mechanism)和位置编码(Positional Encoding)等技术。实验结果表明,基于Encoder-Decoder架构的神经网络机器翻译模型在多种语言对的数据集上均取得了显著成果。然而,尽管翻译质量大幅提升,但仍存在一定程度的翻译...
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码成输出序列。这种架构在许多应...
Encoder-Decoder架构由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器负责将输入序列转换为一个固定长度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示生成输出序列。这种架构的优势在于能够处理不同长度的输入和输出序列,并且能够学习到输入序列中的上下文信息。 在机器翻译任务中,Encoder-Decoder架构的应用十分广泛。以将...
三、Encoder-Decoder 家族 尽管使用单个 encoder 或 decoder 堆栈构建模型已变得很常见,但 Transformer 架构有多种 encoder-decoder 变体,它们在 NLU 和 NLG 领域都有新颖的应用: 1. T5 T5 模型通过将所有 NLU 和 NLG 任务转换为文本到文本任务来统一它们。所有任务都被构建为序列到序列的任务,其中采用 encoder-d...
共享的架构理念:两者都采用了编码器-解码器的架构理念,其中编码器负责提取输入数据的特征,解码器负责根据这些特征执行特定任务。 潜在表示:两种模型都涉及到将输入数据编码到一个潜在空间的表示,这个表示对于后续的重构或转换至关重要。 总的来说,自编码器和Encoder-Decoder模型虽然在目标、应用和训练方式上存在差异,但...
一种直接的办法就是加上decoder做预测生成,这就形成了encoder-decoder架构,如下所示 Classic Transformer Block decoder第一个MHA变成masked-MHA,使用的是前文casual的attention mask的方式,这样每个当前输出token只能看到过去生成的token decoder新增第二个MHA,并且K和V来自于encoder的输出,这样就实现了看到原始输入的全文...
这一技术不仅能够让计算机理解图像内容,还能将其转化为自然、流畅的文本描述,为图像检索、智能问答、视觉内容创作等领域带来了革命性的突破。本文将深入探讨Encoder-Decoder模型框架在图像生成文本任务中的应用,并详细介绍Beam Search算法如何优化这一过程。 Encoder-Decoder模型框架 Encoder-Decoder架构最早由Sutskever等人在...
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,其目标是捕捉输入序列的重要信息并将其编码成一个固定维...
经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个Encoder Block. 每个Encoder Block包含两个子模块, 分别是多头自注意力层, 和前馈全连接层. 多头自注意力层采用的是一种Scaled Dot-Product Attention的计算方式, 实验结果表明, Mul ti-head可以在更细致的层面上提取不同head的特征, 比单一head提取特征的效果更佳. ...
像很多人一样,一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之后就能处理输入数据并生成新的数据;所以,今天我们就来深入了解一下Transformer的编码器。 一、Transformer的编码器 对计算机网络和加解密比较了解的朋友应该都知道编码和解码;以计算机的四层模型来说,应用层——传输层——网络层——数据链路层;除了应用层之外...