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...
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的主要作用是进行特征提取,这样做是因为原始输入中包含一些无用或干扰信息,这会使模型的性能和泛化性大打折扣。所以在这之前,我们通过Encoder来先对数据进行一次特征提取和挖掘. 从架构上看Encoder仅仅只是一个编码器,但如果把这个编码器给放大,我们就能看到里面更多的东西,比如说Transformer架构中最经典的自注意...
综合上述的应用,我们可以知道 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据,模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。所以,基于 Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样的模型。 上面提到的编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度...
Transformer模型由两大部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简单来说,Encoder负责将输入数据(如一句话)转换成一种中间表示(通常称为embeddings),而Decoder则根据这种中间表示生成目标输出(如另一语言的句子)。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...
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。
基于Encoder-Decoder的规划模型架构详解 基于Encoder-Decoder的规划模型采用了上述框架的核心理念,将规划问题转化为序列到序列的转换任务。模型首先通过编码器将输入序列(如环境状态、任务要求等)编码为一个内部表示,这个表示蕴含了问题的关键信息。然后,解码器根据这个内部表...
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...
,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...
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...