encoder和decoder结构

1. 编码器(Encoder):

  • 编码器处理输入数据(例如,句子中的词序列),并将其压缩成一个固定大小的上下文向量或一系列上下文向量。
  • 这一部分通常由多层递归神经网络(RNNs)、长短期记忆网络(LSTMs)、门控循环单元(GRUs)或最近的Transformer网络组成。
  • 编码器逐步读取输入序列,并在每一步更新其隐藏状态。最终的隐藏状态或一系列隐藏状态就包含了输入序列的信息。

2. 上下文向量(Context Vector):

  • 上下文向量是输入序列的压缩表示。在传统的编码器-解码器模型中,这是一个单一的向量,但在更先进的模型如基于注意力机制的模型中,它可以是一系列向量。
  • 该向量作为输入数据的摘要,解码器将使用它来生成输出。

3. 解码器(Decoder):

  • 解码器接收编码器生成的上下文向量(或多个向量),逐步生成输出序列。
  • 与编码器类似,解码器可以由RNNs、LSTMs、GRUs或Transformers组成。
  • 解码器在生成输出序列的每一个标记时,会参考上下文向量和已生成的标记。
  • 在机器翻译等任务中,解码器一次预测一个词,并将其输出反馈给自身,以预测下一个词。

注意力机制(Attention Mechanism)(可选但常用):

  • 在许多现代的编码器-解码器架构中,使用注意力机制使解码器在生成每个输出标记时可以关注输入序列的不同部分。
  • 通过注意力机制,解码器可以访问编码器生成的整个隐藏状态序列,并在每个解码步骤中对它们进行不同的加权。
相关推荐
YRr YRr20 分钟前
如何使用 PyTorch 实现图像分类数据集的加载和处理
pytorch·深度学习·分类
HPC_fac130520678163 小时前
以科学计算为切入点:剖析英伟达服务器过热难题
服务器·人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·数据挖掘·gpu算力
老艾的AI世界11 小时前
AI翻唱神器,一键用你喜欢的歌手翻唱他人的曲目(附下载链接)
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·ai·ai翻唱·ai唱歌·ai歌曲
sp_fyf_202415 小时前
【大语言模型】ACL2024论文-19 SportsMetrics: 融合文本和数值数据以理解大型语言模型中的信息融合
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·语言模型·自然语言处理
CoderIsArt15 小时前
基于 BP 神经网络整定的 PID 控制
人工智能·深度学习·神经网络
z千鑫15 小时前
【人工智能】PyTorch、TensorFlow 和 Keras 全面解析与对比:深度学习框架的终极指南
人工智能·pytorch·深度学习·aigc·tensorflow·keras·codemoss
EterNity_TiMe_15 小时前
【论文复现】神经网络的公式推导与代码实现
人工智能·python·深度学习·神经网络·数据分析·特征分析
思通数科多模态大模型16 小时前
10大核心应用场景,解锁AI检测系统的智能安全之道
人工智能·深度学习·安全·目标检测·计算机视觉·自然语言处理·数据挖掘
数据岛16 小时前
数据集论文:面向深度学习的土地利用场景分类与变化检测
人工智能·深度学习
学不会lostfound17 小时前
三、计算机视觉_05MTCNN人脸检测
pytorch·深度学习·计算机视觉·mtcnn·p-net·r-net·o-net