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...
Transformer原始论文中的Decoder模块是由N=6个相同的Decoder Block堆叠而成, 其中每一个Block是由3个子模块构成, 分别是多头self-attention模块, Encoder-Decoder attention模块, 前馈全连接层模块. 6个Block的输入不完全相同: 最下面的一层Block接收的输入是经历了MASK之后的Decoder端的输入 + Encoder端的输出. 其他...
Encoder-Decoder结构由两个主要组件组成:编码器和解码器。编码器是一个神经网络,用来将一段句子或文本从一种语言编码为一系列向量,这些向量代表了句子中的语义层次。解码器再次使用神经网络,将这些向量解码成另一种语言的句子。 由于句子的不同抽象层次,语义中的模糊之处也会在向量中反映出来,因此,解码器被授予灵活...
通常是一个对称的网络结构,即编码器和解码器具有相似的结构,甚至是对称的。 目标是尽可能完美地重构输入数据,因此编码器和解码器之间存在一种强约束关系。 Encoder-Decoder: 结构可以是不对称的,编码器和解码器可以具有不同的结构和复杂度。 目标是将输入数据映射到一个不同的输出空间,并不一定要求完全重构输入。
Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成,它们都是基于自注意力(Self-Attention)机制的堆叠结构。Encoder负责将输入序列编码为一系列隐藏状态(hidden states),而Decoder则利用这些隐藏状态以及之前生成的输出来生成新的序列。 Encoder结构 Encoder由多个相同的层堆叠而成,每个层包括两个子层: 自注意力层(Self-Attention...
1、Decoder-Only 模型 Decoder和Encoder结构之间有什么区别?关键区别在于输入注意力是否(因果)被掩码mask掉。Decoder结构使用的是基于掩码mask的注意力。 设想我们有一个输入句子,“I like machine learning.”。对于基于掩码的因果注意力层来说,每个单词只能看到它的前一个单词。例如对于单词 "machine"来说,解码器只能...
Encoder-Decoder结构主要由两部分组成:Encoder和Decoder。 Encoder:这部分负责将输入序列(通常为源语言文本)编码为固定长度的向量。这个向量可以看作是输入序列的“表示”,包含了输入序列的主要信息。在Transformer中,Encoder通常由多个相同的层堆叠而成,每个层都包含一个多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)和一...
这被称为编码器-解码器（encoder-decoder）架构 我们以英语到法语的机器翻译为例：给定一个英文的输入...
[参考1]论文中提出的seq2seq模型可简单理解为由三部分组成:Encoder、Decoder 和连接两者的 State Vector (中间状态向量) C 。 上图中Encoder和Decoder可以是一个RNN,但通常是其变种LSTM或者GRU。Encoder和Decoder具体介绍请见第三部分。 第二种结构 该结构是最简单的结构,和第一种结构相似,只是Decoder 的第一个时...
卷积神经网络CNN学习记录-CNN实现语义分割(Encoder-Decoder结构),1.Encoderfromkeras.layersimport*defConv_Encoder(input_height=416,input_width=416):Img_In