编码器-解码器架构 总结 1.机器翻译与数据集 语言模型是自然语言处理的关键,而机器翻译是语言模型最成功的基准测试 机器翻译(machine translation)指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言,它是是将输入序列转换成输出序列的序列转换模型(sequence transduction)的核心问题 几十年来,在使用神经网络进行端到端学习
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. 优势 (1)生成连贯的输出:由于解码...
首先,这种“编码器-解码器”架构将长度可变的输入序列编码成一个“状态”,然后对该状态进行解码,一个词元接着一个词元地生成翻译后的序列作为输出:“Ils”“regordent”“.”。由于“编码器-解码器”架构是形成后续章节中不同序列转换模型的基础,因此本节将把这个架构转换为接口方便后面的代码实现。 一、编码器 ...
任务灵活性:神经网络可以被设计为编码器、解码器、分类器等。 两者关系 编码器是任务驱动的神经网络: 编码器作为神经网络的一部分,专注于前期特征提取或数据表示学习。 神经网络提供基础工具: 神经网络是编码器的实现框架,支持其特定功能的实现。 5. 编码器在整体神经网络中的位置 编码器通常是更大系统的一部分,和...
Segment Pytorch Encoder Decoder是一种编码-解码神经网络结构,主要用于序列数据(如文本、语音等)的建模与预测。它通过将输入序列编码为隐含表示,并学习这种表示下的解码方式,实现对序列数据的精确预测。Segment Pytorch Encoder Decoder由两部分组成:编码器和解码器。编码器将输入序列转化为一种隐含表示,解码器则根据这种...
说到底,在深度学习中的编码器解码器就是两个神经网络的叠加。给这两个人工智能模型的联合体起了一个好听的名字。或者说给这样两个人工智能模型合起来的结构框架起了一个好听的名字。当然如果让我去给这个框架起一个名字,我可能就会起双重模型?或者耦合模型?不过想了想,还是没有编码器解码器听起来高大上,意思可能...
[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...
自编码器是一种无监督学习的神经网络模型,通过将输入数据编码为潜在空间表示,并通过解码器将其重建回原始输入,从而实现数据的压缩和解压缩过程。自编码器具有广泛的应用,如数据降维、特征提取、图像生成等。本文将介绍自编码器的基本原理、常见的类型以及它们在实际应用中的优势和局限性。
为了优化超表面的设计过程,提高超表面的设计效率,空军工程大学人工结构功能材料研究团队应用残差编码器-解码器卷积神经网络架构直接映射电场分布和输入图像,并用于超表面一体化设计。残差编码器-解码器卷积神经网络能够较好地将电场分布进行压缩与特征提取,并解压还原出输入图像的像素。
编码器与解码器实质是两个神经网络的联合应用，提供更灵活的输入输出长度适应性，超越单层RNN或LSTM。通过固定长度的中间态，编码器-解码器架构允许灵活处理不同长度的数据，增强模型适应性。在翻译领域，传统RNN与LSTM结合编码器-解码器架构，强调时序特征。但随着Transformer的引入，放弃时序处理，通过注意力...