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,并发现它们之间的隐藏关系。解码器依托编码器提供的深入洞察,负责生成所需的输出,无论是将句子翻译成另一种语言、生成一个精确的摘要,还是写代码。 一、编码器(Encoder)架构剖析
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...
一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)的学习框架。Encoder的主要任务是处理输入序列,将其转换为一组内部表示(也称为编码),这些内部表示将捕获输入序列中的关键信息。Decoder则负责接收这些内部表示,并生成一个输出序列。输出序列可以是与输入序列...
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...
Encoder-Decoder架构通常用于处理一些需要在输入和输出间建立精确映射的任务,比如机器翻译、文本摘要等。在这些任务中,理解输入的精确内容并据此生成特定的输出是非常重要的。而基于这种架构训练出来的模型,一般只能应用于某种特定的任务,比如一个专为机器翻译训练的Encoder-Decoder模型可能不适合直接用于文本摘要或其他类型的...
Models like BERT and T5 are trained with an encoder only orencoder-decoderarchitectures. These models have demonstrated near-universal state of the art performance across thousands of natural language tasks. That said, the downside of such models is that they require a significant number of task-...
Transformer架构是2017年Google在论文《Attention Is All You Need》中提出的一种基于自注意力机制的深度学习模型。 整体架构 Transformer本质上是一个encoder-decoder架构,由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。 - **编码器**:通常由多个相同的编码器层堆叠而成,一般数量N=6。每个编码器层包含两个子层,...
一. encoder-decoder编码器和解码器架构 1. 介绍 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题, 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出, 可以设计一个包含两个主要组件的架构:第一个组件是一个编码器(encoder): 它接受一个长度可变的序列作为输入, 并将其转换为具有固定形状的编码状态。 第二...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
encoder decoder架构是什么时候提出的 encode 和decode 暂时还不太清楚 encode叫编码,通俗点就是编成我们看不懂的码,比如我们使用的utf-8来编码的,一个字符串“hello”,我们写在磁盘文件中,并不是我们想象中的这种:磁盘里存的是“hello”字符串,而是经过一层编码操作,最后落在磁盘中是以字节byte的形式存在,或者...