机器翻译是Encoder-Decoder模型最为广泛的应用之一。在机器翻译任务中,Encoder-Decoder模型将一个源语言句子映射成一个目标语言句子,其中编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量,解码器将这个向量解码成一个目标语言句子。 在编码阶段,编码器部分的任务是处理输入序列(源语言文本)。每个输入词元(可以是词或字符)被...
1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制 Encoder 的注意力机制: Transformer 的 Encoder 部分通常是全局双向的,每个词可以对句子中的所有其他词进行注意力计算。 没有掩码,因为 Encoder 只需要关注输入句子中的所有词,不需要做单向或双向掩码。BERT 使用的双向掩码策略是一种特殊训练方式,与原始 Encoder...
🔗 Encoder-Decoder(编码器-解码器): Encoder-Decoder强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 通过编码器和解码器的组合,实现将输入序列转换为输出序列的目标。🌟 结语:Encoder-Decoder是深度学习中一个非常基础且重要的概念,它能够将现实问题转化为数学问题,并通过求解数学问题来得到解决方案。通...
一、Encoder-Decoder 的本质 核心逻辑:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案。 Encoder (编码器):“将现实问题转化为数学问题” Encoder编码器 Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” Decoder解码器 Seq2Seq(*Sequence-to-sequence):*输入一个序列,输出另一个...
Encoder-Decoder模型框架(编码器-解码器模型框架)最早在2014年提出,当时是为了解决机器翻译的问题(机器翻译就是一个典型的Seq2Seq问题)而构建的,随后变成了深度学习中常见的模型框架。 Encoder-Decoder模型的结构包括一个编码器和一个解码器,编码器(Encoder)会先对输入的序列进行处理,然后将处理后的向量发送给解码器(...
机器翻译中Encoder-Decoder的6个步骤: 源语言输入:将源语言的句子转换为词向量序列,作为编码器的输入。 编码器:通过循环神经网络处理源语言词向量,输出包含句子全部信息的上下文向量。 上下文向量:作为解码器的初始输入,它固定长度地编码了源语言句子的整体语义。
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
Encoder-decoder是一种常见的神经网络架构,通常用于序列到序列(sequence-to-sequence)的任务,例如机器翻译、文本摘要和对话生成等。 简单来说,encoder-decoder模型由两部分组成:编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将输入序列(例如一个句子)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来生成输出...
Encoder-Decoder将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。 Encoder 又称作编码器。它的作用就是“将现实问题转化为数学问题”。 Decoder 又称作解码器,他的作用是“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案”。 特点: 不论输入和输出的长度是什么,中间的“上下文向量 ” 长度都是固定的(这也是...
3 Encoder-Decoder 有哪些应用? 「文本 – 文本」 是最典型的应用,其输入序列和输出序列的长度可能会有较大的差异。 语音识别(音频 – 文本) 4 Encoder-Decoder 的缺陷 上文提到:Encoder(编码器)和 Decoder(解码器)之间只有一个「向量 c」来传递信息,且 c 的长度固定。