以下是 Encoder-Decoder 架构的核心应用领域及典型示例,涵盖自然语言处理(NLP)、语音、图像等多模态场景,并附技术实现细节和实际案例:一、模型架构基础核心结构:Encoder:将输入序列(文本/语音/图像)编码为上下文向量(Context Vector) 常用技术:RNN/LSTM/GRU、CNN、Transformer Decoder:基
常见的Encoder模型包括RNN、LSTM、GRU等。 Decoder部分 Decoder的任务则是根据Encoder生成的中间语义表示和之前已经生成的历史信息,逐步生成输出序列。在生成过程中,Decoder会不断参考中间语义表示,以确保输出序列与输入序列在语义上保持一致。常见的Decoder模型同样包括RNN、LSTM、GRU等。 Encoder-Decoder架构的应用场景 机器...
Encoder-Decoder框架在自然语言处理、图像处理、语音识别等领域都有着广泛的应用。 自然语言处理(NLP) 机器翻译:Encoder-Decoder框架是机器翻译任务中的常用模型。编码器将源语言句子编码成一个向量,解码器则根据这个向量生成目标语言句子。 文本摘要:通过Encoder-Decoder框架,可以将长文本压缩成短文本摘要。编码器读取输入...
以下是一个基于 TensorFlow 的简单 Encoder-Decoder 架构实现: importtensorflowastf# 定义 EncoderclassEncoder(tf.keras.Model):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,units):super(Encoder,self).__init__()self.embedding=tf.keras.layers.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.lstm=tf.keras.layers.L...
一个Encoder-Decoder attention层 一个前馈全连接层 Decoder Block中的多头self-attention层 Decoder中的多头self-attention层与Encoder模块一致, 但需要注意的是Decoder模块的多头self-attention需要做look-ahead-mask, 因为在预测的时候"不能看见未来的信息", 所以要将当前的token和之后的token全部mask. ...
Encoder-Decoder架构是Transformer模型的基础,主要用于处理序列到序列的建模任务。该架构通过编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的配合,将输入序列转换为中间表示,再将中间表示解码为目标序列。 (1)编码器的功能:将输入序列转换为固定长度的高维表示,这种表示包含输入序列中的语义和上下文信息。 (2)解码器的功能:根据编码...
这是Encoder-Decoder框架在机器翻译领域的经典应用。编码器负责将源语言的句子转化为上下文向量，而解码器则依据这个向量生成目标语言的翻译文本。机器翻译的过程包含六个关键步骤：首先是源语言输入，即将源语言的句子转换为词向量序列，作为编码器的输入数据；接着是编码器处理，通过循环神经网络对源语言词向量进行处理，...
2、应用：Encoder-Decoder Transformer常用于序列到序列的任务，如机器翻译、对话生成等，可以处理输入序列...
2. 在经典的Encoder-Decoder框架中加入Attention的机制。 所谓Attention机制就是用某种方式在Decoder输出的时候引入原文作为参考。 条件概率定义如下: p(yi|y1,...,yi−1,x)=g(yi−1,si,ci) 其中si 是RNN第 i 个时间状态的隐藏层输出。 si=f(si−1,yi−1,ci) 这里与经典Encoder-Decoder不同...