transformer和自编码器
时间: 2023-09-04 21:06:55 浏览: 62
引用提到,Transformer由self-attention和feedforward neural network组成。它是一种使用了Encoder和Decoder的架构,其中Encoder和Decoder都使用了self-attention、point-wise和全连接层。Encoder将输入序列映射到一个连续表示序列,而Decoder则通过自回归的方式逐步生成输出序列。
自编码器是一种神经网络模型,用于学习输入数据的压缩表示和重建。它由Encoder和Decoder两部分组成,其中Encoder将输入数据编码成一个低维的隐藏表示,Decoder则根据这个隐藏表示重建输入数据。自编码器可以用于特征提取、降维和生成数据等任务。与自编码器不同,Transformer是一种用于序列任务的架构,如机器翻译和语言模型等。
虽然Transformer和自编码器都包含Encoder和Decoder,但它们的目标和应用领域有所不同。Transformer主要用于处理序列任务,通过self-attention和全连接层来学习序列之间的依赖关系。而自编码器则用于学习输入数据的压缩表示和重建,主要用于特征提取和生成数据等任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer之编码器](https://blog.csdn.net/weixin_56368033/article/details/124915352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [自注意力机制 Self-Attention与Transformer的原理及结构(编码器、解码器的原理及代码实现)](https://blog.csdn.net/forthenight996/article/details/126606190)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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