Non-Autoregressive Transformer 形式上,让源文本为x =(x1,···,xTx),其中Tx为长度。编码器首先将x作为输入,并通过一个嵌入函数将这些离散的单词映射为向量表示,用e (0) t = emb(xt)表示。每个Transformer层使用前馈层执行多层注意,以计算深度上下文表示,表示为: 其中,Layer(n)enc是第n个编码器层。每一层...
NLP中的 sequence2sequence 和 Transformer 都是AR模型。 Non-autoregressive(NAR, 非自回归): 举例说明:在机器翻译中,不同于自回归(Autoregressive Translation , ART)模型需要用已生成的词来预测下一个位置的词,非自回归 (Non-Autoregressive Translation, NART)模型打破了生成时的串行顺序,希望一次能够解码出整个目...
非自回归音频生成 | Masked Audio Generation using a Single Non-Autoregressive Transformer本文提出了MAGNeT,一种直接在音频标记流上操作的掩码生成序列建模方法,它由一个单阶段、非自回归transformer组成。在训练期间,预测从掩码调度器获得的掩码标记的范围,而在推理期间,使用多个解码步骤逐步构建输出序列。为了进一步提高...
即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好。 NLP中的 sequence2sequence 和 Transformer 都是AR模型。 NAR 举例说明:在机器翻译中,不同于自...
自回归(AR)模型，其核心在于利用序列的前n个元素，构建一个线性预测模型，旨在预测序列的下一个元素。在自然语言处理(NLP)领域，序列到序列模型与Transformer架构均采用了AR模型的思路。与AR模型相对的是非自回归(NAR)模型。在机器翻译领域，AR模型需依次生成单词，以预测下一个单词。而NAR模型则力图一次...
当Transformer基于的机器翻译模型在翻译质量上不断突破时，提升翻译速度成为了新的研究焦点。以下是对Non-Autoregressive NMT模型的总结，分为三个部分，分别探讨不同复杂度的模型设计。首先，我们关注的是那些只需要一次循环的Non-Autoregressive模型，它们旨在减少生成目标句子时的迭代次数，提高效率。这类模型...
目前机器翻译中常用的神经网络模型(例如 Transformer ,LSTM)基本上都是自回归模型(Autoregressive models)。自回归模型在输出句子时是逐词按顺序生成的,每一个输出的词都依赖于之前的输出词。 虽然自回归模型被广泛应用并取得了不错的效果,但是自回归模型要求 ...
We propose a CTC alignment-based single step non-autoregressive transformer (CASS-NAT) for speech recognition. Specifically, the CTC alignment contains the information of (a) the number of tokens for decoder input, and (b) the time span of acoustics for each token. The information are used ...
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Structured learningAttentionNon-autoregressive transformer3D hand pose estimation is still far from a well-solved problem mainly due to the highly nonlinear dynamics of hand pose and the difficulties of modeling its inherent structural dependencies. To address this issue, we connect this structured ...