cross encoder

时间: 2024-04-25 07:23:48 浏览: 231
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Cross-Thought

跨编码器（Cross Encoder）是一种用于多模态和多任务学习的神经网络模型。它的目标是将不同类型的输入（例如文本、图像、音频等）映射到共享的语义空间中，以便进行语义匹配和相似性计算。跨编码器通常由多个编码器组成，每个编码器负责处理不同类型的输入。这种架构使得模型可以同时处理多种输入模态，并且能够捕获它们之间的语义关系。跨编码器在许多自然语言处理和计算机视觉任务中都有广泛的应用，如文本匹配、检索和生成等。
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class Seq2Seq(nn.Module): def init(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().init() self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self,en_index,ch_index): decoder_input = ch_index[:,:-1] label = ch_index[:,1:] encoder_hidden = self.encoder(en_index) decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden) pre = self.classifier(decoder_output) loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1)) return loss解释每行代码的含义

- self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) 创建了一个 Encoder 对象，实现了编码器的功能。 - self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_...

class Seq2Seq(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().__init__() self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self,en_index,ch_index): decoder_input = ch_index[:,:-1] label = ch_index[:,1:] encoder_hidden = self.encoder(en_index) decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden) pre = self.classifier(decoder_output) loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1)) return loss解释每行代码的含义

- self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len): 创建一个 Encoder 对象，并将其保存在 Seq2Seq 类的 encoder 属性中。 - self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,...

# 自编码器 input_layer = Input(shape=(256, 256, 1)) encoder = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_layer) encoder = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(encoder) encoder = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoder) encoder = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(encoder) decoder = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoder) decoder = UpSampling2D((2, 2))(decoder) decoder = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(decoder) decoder = UpSampling2D((2, 2))(decoder) output_layer = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(decoder) autoencoder = Model(input_layer, output_layer) autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') autoencoder.fit(images, images, epochs=50, batch_size=32) 逐行解释这段代码是什么意思

autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') 编译模型，使用adam优化器和二元交叉熵损失函数。 autoencoder.fit(images, images, epochs=50, batch_size=32) 训练模型，使用...

from keras.models import Model from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Embedding,concatenate,TimeDistributed,RepeatVector,Bidirectional from keras.optimizers import Adam #英文字典大小 EN_VOCAB_SIZE = 47 #中文字典大小 CH_VOCAB_SIZE = 147 #隐藏层大小 HIDDEN_SIZE = 256 #学习率 LEARNING_RATE = 0.003 #批处理的大小 BATCH_SIZE = 100 #迭代次数 EPOCHS = 200 #########begin######### ###搭建模型的encoder部分 encoder_inputs = encoder = encoder_h, encoder_state_h, encoder_state_c = ##搭建模型的decoder部分 decoder_inputs = decoder = decoder_dense = decoder_h, _, _ = decoder_outputs = #########end######### model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs) opt = Adam(lr=LEARNING_RATE, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08) model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_split=0.2)

其中，encoder 部分采用了 LSTM 层，将输入序列编码成一个固定长度的向量，decoder 部分也采用了 LSTM 层，将这个向量解码成目标语言的序列。模型的输出经过了一个全连接层进行分类。代码中还定义了一些超参数，如...

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以下是 T-Encoder 的结构图： 输入 ↓ 编码器层1 ↓ 编码器层2 ↓ . . . ↓ 编码器层N ↓ 输出 每个编码器层包括以下三个组件： 1. 多头自注意力机制（Multi-headed self-attention mechanism）...

def DeepLabV3Plus(input_shape = (256,256,3), num_classes = 3): inputs = Input(shape=input_shape) # Encoder encoder_output, skip_1, skip_2, skip_3 = encoder(inputs) # ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling) x = conv_block(encoder_output, 256, kernel_size=1) x = conv_block(x, 256, kernel_size=3, strides=1, dilation_rate=6) x = conv_block(x, 256, kernel_size=3, strides=1, dilation_rate=12) x = conv_block(x, 256, kernel_size=3, strides=1, dilation_rate=18) x = Conv2D(256, 1)(x) x = BatchNormalization()(x) # Decoder x = decoder(x, skip_1, skip_2, skip_3) # Output outputs = Conv2D(num_classes, 1, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model

1. Encoder：从输入图像中提取特征，并生成skip连接以供解码器使用。 2. ASPP（空洞空间金字塔池化）：通过使用不同的扩张率（dilation rate）来捕捉不同尺度的上下文信息。 3. Decoder：使用skip连接和上采样操作将...

cross attention 算子

它主要用于编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构中，其中一个模块（通常是解码器）关注另一个模块（通常是编码器）的表示。 具体来说，cross attention包含以下几个步骤： 1. **查询（Query）生成**：解码器中的...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.callbacks import History import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 data = pd.read_csv('data-04-zoo.csv', header=None) # 切分x和y x = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 对y标签进行独热编码处理 label_encoder = LabelEncoder() y = label_encoder.fit_transform(y) onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) y = y.reshape(len(y), 1) y = onehot_encoder.fit_transform(y) # 搭建网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(16, input_dim=16, activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(7, activation='softmax')) # 模型配置 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = History() model.fit(x, y, epochs=200, batch_size=16, validation_split=0.2, callbacks=[history]) # 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练集和验证集的准确率曲线 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 保存模型 model.save('model1.h5')from google.protobuf.internal import builder as _builder ImportError: cannot import name 'builder' from 'google.protobuf.internal' (C:\ProgramData\anaconda3\envs\demo\lib\site-packages\google\protobuf\internal\__init__.py)

这段代码中出现了 ImportError: cannot import name 'builder' from 'google.protobuf.internal' (C:\ProgramData\anaconda3\envs\demo\lib\site-packages\google\protobuf\internal\__init__.py) 的错误，这可能是...

基于神经网络的分类(鸢尾花数据集)的续写 要求： 1 数据用鸢尾花数据集（所有样本的四个特征，三个类别） 2 输出标签（one hot vector） 3 构建模型时输出端映射到0.1之间 4 修改损失函数为交叉熵函数 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target print(X[:5]) print(y[:5]) from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder() y_one_hot = encoder.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).toarray() print(y_one_hot[:5])

loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X, y_one_hot, epochs=50, batch_size=16) # 预测新数据 new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [7.7, 3.0, 6.1, 2.3]] predictions...

给我举一个lstm encoder decoder的代码例子

LSTM编码器解码器的一个示例代码如下：model = ...model.add(TimeDistributed(Dense(vocab_size, activation='softmax')))model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

什么是cross attention

在Cross Attention中，Decoder的输入序列来自于前一个时间步的输出，而Encoder的输入序列来自于源语言的句子。Decoder使用注意力机制来计算与Encoder输入序列的“匹配度”，然后根据这些“匹配度”对Encoder的隐藏...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\yyj15\PycharmProjects\pythonProject\first\demo1.py", line 27, in <module> model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'encoder_input_data' is not defined. Did you mean: 'encoder_inputs'?

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 生成训练数据 encoder_input_data = np.random.randint(0, vocab_size, size=(1000, max_len)) decoder_input_data = ...

Softmax-cross-attention

Softmax-cross-attention是在decoder中应用的一种注意力机制。它将encoder的输出作为key和value，将decoder的输出作为query，通过计算query和key之间的相似度得到权重，然后对value进行加权求和，从而得到attention ...

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model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) ``` 这里的模型定义了一个两层的神经网络，第一层有32个神经元，第二层有64个神经元，最后一层是输出层，使用softmax...
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