相反,如果使用注意力模型,解码器不仅接受最终隐藏状态作为输入,还接受编码器处理输入序列的每一步的输出作为输入。编码器可以赋予编码器输出不同的权重,在计算解码器输出序列的每次迭代中使用。 解码器循环层的最终输入为注意力加权的编码器输出和循环单元前一步的预测单词索引。下为这一过程的示意图,其中“Context”(上下文)表示编码器输出张量。为了简化图形
三、解码器(Decoder) 1. 工作原理 解码器是Transformer模型的核心部分,它的主要任务是根据已经处理的输入序列生成新的输出序列。解码器接收来自编码器的输出序列,然后通过自注意力层和前馈神经网络层进行多轮预测,生成新的输出序列。每一步预测都依赖于所有以前的预测结果,这使得解码器能够捕捉到更复杂的语言现象。 2...
这被称为编码器-解码器(encoder-decoder)架构。 一个模型被分为两块: 编码器(encoder)处理输入: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。编码器在拿到输入之后,将其表示成为中间状态或者中间表示(如隐藏状态、特征图) 解码器(decoder)生成输出:解码器将固定形状的编码状态映射到长度可变...
千视电子(kiloview)1U-3U机架式编解码器,支持4/8/16路编解码模块混插,配置双电源,有SDI机架式编码器模板,有HDMI机架式编码模板和4K解码器,可自由混插编码、解码模块,可轻松,灵活的完成卡板安装和更换。
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这便是编码器-解码器架构提出来的目的,在编码器-解码器架构中,中间隐层状态的长度被设定为固定值,输入和输出的长度是可以变化的,因此模型更加灵活(排列组合更好水文章,划掉),这便是编码器-解码器感性理解。 在Transformer出来以前,在翻译领域更多的还是RNN,LSTM加上编码器-解码器架构。时序特征还是非常明显的。或者...
[1] MLP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63184325 [2] 编码器-解码器参考:6405">https://zhuanlan.zhihu.com/p/52036405 [3] 注意力机制参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756[4] skip connect参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42833949...
千视电子(kiloview)是一家专业音视频IP化传输解决方案服务商,主营产品包含高清直播视频编码器,音视频解码器,SRT编解码器,SDI转换器,4K编码器,4K解码器,NDI编解码器,音视频互动系统,4G编码器,5G编码器,视频网关,NDI矩阵软件系统,流媒体集中管理系统等。
编码器-解码器架构 1 - 编码器 2 - 解码器 3 - 合并编码器和解码器 4 - 小结 编码器-解码器架构 机器翻译时序列转换模型的一个核心问题,其输入和输出都时长度可变的序列。巍峨了处理这种类型的输入和输出,我们可以设计一个包含两个主要组件的架构: 编码器(encoder):它接受一个长度可变的序列作为输入,并将...
编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法,比如机器翻译等。 注意力模型是对编码器-解码器模型的扩展,其提升了在较长序列上预测的效果。全局注意力模型是注意力模型的一种简化,其更容易在像Keras这样的声明式深度学习库中实现,并且可能会比传统注意力机制有更好的效果。