Encoder-decoder模式

时间: 2023-07-23 14:14:29 浏览: 84
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基于深度学习Encoder-Decoder框架的聊天机器人.zip

Encoder-decoder模式是一种常见的机器翻译模型，也被广泛应用于自然语言处理和语音识别等任务中。该模型由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列转换为一个固定长度的向量表示，解码器则将这个向量表示转换为目标序列。在训练过程中，模型将尝试最小化目标序列与真实序列之间的差距，以提高模型的翻译能力。该模型的优点是可以处理变长的输入和输出序列。
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将下列生成器改造成能够匹配edge-connect中的修补模式的预训练模型键值的结构：class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x

可以将生成器改为以下结构，使其可以匹配edge-connect中的修补模式的预训练模型键值的结构： class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.encoder = nn....

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def __init__(self, feature_num=80, training=True): self.feature_num = feature_num self.training = training # 输入文本信息 self.character_id = layers.Input(shape=[None], name='character_id') self.character_posid = layers.Input(shape=[None, 256], name='character_posid', dtype=tf.float32) self.character_mask = layers.Input(shape=[None], name='character_mask') # 输出音频特征信息 self.audio_feature = layers.Input(shape=[None, feature_num], name='audio_feature', dtype=tf.int64) self.audio_posid = layers.Input(shape=[None, 256], name='label_position', dtype=tf.float32) self.audio_self_mask = layers.Input(shape=[None, None], name='label_self_masks') self.decoder_encoder_input = layers.Input(shape=[None, 256], name='decoder_encoder_input') self.text_model()

其中，类的属性包括feature_num和training，分别表示音频特征的数量和是否为训练模式。接下来是一些输入和输出的定义，包括字符id、位置id、掩码等信息的输入，以及音频特征、位置id、自掩码和解码器编码器输入的...

---------------- Begin: Auxiliary functions ----------------

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public String decryptData_ECB(String cipherText) { try { byte[] encrypted = Util.hexToByte(cipherText); cipherText = Base64.getEncoder().encodeToString(encrypted); //cipherText = new BASE64Encoder().encode(encrypted); if (cipherText != null && cipherText.trim().length() > 0) { Pattern p = Pattern.compile("\\s*|\t|\r|\n"); Matcher m = p.matcher(cipherText); cipherText = m.replaceAll(""); } SM4_Context ctx = new SM4_Context(); ctx.isPadding = true; ctx.mode = SM4.SM4_DECRYPT; byte[] keyBytes; if (hexString) { keyBytes = Util.hexStringToBytes(secretKey); } else { keyBytes = secretKey.getBytes(); } SM4 sm4 = new SM4(); sm4.sm4_setkey_dec(ctx, keyBytes); byte[] decrypted = sm4.sm4_crypt_ecb(ctx, Base64.getDecoder().decode(cipherText)); //byte[] decrypted = sm4.sm4_crypt_ecb(ctx, new BASE64Decoder().decodeBuffer(cipherText)); return new String(decrypted, "UTF-8"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } }

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