Encoder-Decoder 架构
时间: 2023-11-02 07:51:16 浏览: 48
Encoder-Decoder 架构是一种常用的神经网络架构,常用于序列到序列(sequence-to-sequence)任务,例如机器翻译、文本摘要等。
在这种架构中,Encoder 负责将输入序列转化为一个固定长度的向量表示,称为上下文向量(context vector)。Encoder 可以是一个循环神经网络(如 LSTM 或 GRU)或者是一个卷积神经网络。
接下来,Decoder 将上下文向量作为输入,生成一个输出序列。Decoder 也可以是一个循环神经网络或者是一个卷积神经网络。在每个时间步,Decoder 都会根据前一个时间步的输出和当前的隐藏状态生成下一个时间步的输出和隐藏状态。这样逐步地生成输出序列,直到生成完整的输出。
Encoder-Decoder 架构的关键思想是将输入序列的信息压缩到一个固定长度的向量中,并且利用这个向量来生成输出序列。这种架构在处理变长输入和输出的序列任务上非常有效,并且可以应用于各种自然语言处理任务和其他序列任务。
相关问题
Transformer和encoder-decoder架构有什么区别
Transformer和encoder-decoder架构都是用来实现序列到序列的翻译任务的模型,但是它们有几个不同点:
1. Transformer架构使用了多头自注意力机制,可以同时对序列中所有位置的信息进行编码,而encoder-decoder架构则是使用了单向的RNN/CNN,只能通过前向的方式处理序列中的信息。
2. Transformer架构的decoder部分也使用了自注意力机制,可以在生成每个时刻的输出时,考虑到所有已生成的内容,避免了信息遗忘的问题。
3. Transformer架构在处理长序列时的优势更为明显,因为它不需要像RNN/CNN一样依次遍历整个序列,可以直接捕捉到跨越较长距离的信息,并因此取得了较好的效果。
Transformer Encoder-Decoder
Transformer Encoder-Decoder是一种基于Transformer架构的模型。它由两个部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器和解码器都由多个Transformer层组成,每个Transformer层都有多头自注意力机制和前馈神经网络组成。
编码器的输入是一个序列,它将序列逐层处理并产生一个固定长度的向量表示,表示输入序列的语义信息。解码器的输入是目标序列的前一个词及编码器产生的向量表示,它逐步生成目标序列。
在训练阶段,Transformer Encoder-Decoder使用teacher-forcing策略,即将真实的目标语言序列作为输入,以便更好地训练解码器。在预测阶段,解码器将前一个输出作为下一个输入,直到生成EOS(End of Sequence)标记为止。
Transformer Encoder-Decoder在机器翻译、文本生成、语音识别等自然语言处理任务中表现出色,其优点包括并行化处理、长序列建模、准确性高等。