Encoder和Decoder

原创已于 2022-04-18 20:27:18 修改 · 719 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#深度学习 #python

于 2022-04-18 20:26:41 首次发布

深度学习专栏收录该内容

2 篇文章

订阅专栏

该博客探讨了encoder和decoder在人工智能中的角色。encoder负责压缩和理解输入信息，生成低秩向量，而decoder则从这些压缩信息中提取关键内容，结合其他信息进行解码，转化为所需形式。这一过程在深度学习、自然语言处理和信息检索等领域有广泛应用。

encoder记忆和理解信息，并进行信息提炼。相对于输入，通常会形成一个低秩的向量。
decoder回忆和运用这些信息，将低秩的加工后的信息抽取出来，这时也可以混合其它信息，解码成需要用的形式。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

AstYL

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

T5架构和主流llama3架构有什么区别和优缺点、transformer中encoder 和decoder的不同、交叉注意力[大模型面试]

强化学习曾小健

07-08

2442

T5和LLaMA各有优缺点，适用于不同的应用场景。T5的Encoder-Decoder结构使其在多任务处理和迁移学习上表现出色，但训练复杂度较高。LLaMA的Decoder-only结构简化了模型，提升了生成任务的性能，并通过开源促进了研究和应用，但其训练成本较高且任务适应性较单一。选择使用哪种模型应根据具体的应用需求和资源情况来决定。

Transformer架构解析：Encoder与Decoder核心差异、生成式解码技术详解

06-06

2266

本文系统解析Transformer架构中Encoder与Decoder的核心差异： Encoder：全局无掩码自注意力，专注输入序列特征提取（如BERT），适用理解类任务； Decoder：带因果掩码的自回归生成，逐步预测下一词（如GPT），适配文本生成场景；解码技术：搜索策略：贪心解码（高效但单调）、束搜索（全局优化但保守）；采样策略：Top-k/Top-p动态截断概率分布，结合温度系数调控随机性，平衡生成质量与多样性；惩罚机制：重复惩罚、长度惩罚提升生成合理性。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Encoder和Decoder的详细介绍

xw555666的博客

02-26

9213

在深度学习中，编码器通常与解码器（Decoder）配对使用，构成了自编码（Autoencoder）或者编码-解码模型（Encoder-Decoder Model）。在这种模型中，编码器负责将输入数据映射到潜在空间中的表示，而解码器则将这种表示映射回原始数据空间。

编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

risc123456的博客

07-08

1467

预训练模型的基础能力：预训练模型（如 BERT、Word2Vec、Doc2Vec 等）在大规模通用语料上进行了训练，已经学习到了语言的基本模式和语义信息。例如，BERT 通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务进行预训练，目的是让模型能够理解输入文本的语义和上下文关系。例如，GPT 系列和 LLaMA 通过自回归语言模型任务进行预训练，目的是让模型能够根据输入的向量生成高质量的文本。例如，对生成的向量进行降维（如 PCA 或 t-SNE）、归一化等操作，以提高向量的可区分性和一致性。

Transformer的核心组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

最新发布

sweet_ran的博客

10-17

779

模块作用Encoder将输入序列编码为富含上下文的表示，供 Decoder 查询Decoder1) 自回归生成输出；2) 通过 cross-attention 聚焦源序列相关信息捕捉序列内部依赖实现源-目标对齐引入顺序信息残差 + LayerNorm支持深层网络训练。

Encoder（编码器）和Decoder（解码器）有什么区别

YiHanXii的博客

03-20

6261

比如，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）就是仅使用编码器结构的典型例子，它通过预训练来学习文本中单词的深层双向关系，从而获得强大的语言表示能力。编码器的输出可以直接用于各种任务的特征表示，或者通过添加少量的任务特定层来进行微调，以适应特定的NLP任务。总之，即使只有编码器部分，通过强大的上下文理解能力、灵活的应用场景、计算效率以及有效的预训练和微调策略，也可以构建出处理复杂NLP任务的大型模型。

神经网络算法：一文搞懂 Encoder-Decoder（编码器-解码器）

2401_84033492的博客

04-01

4万+

本文将从Encoder-Decoder的本质、Encoder-Decoder的原理、Encoder-Decoder的应用三个方面，带您一文搞懂Encoder-Decoder（编码器-解码器）。

Encoder-Decoder

qq_47537678的博客

12-14

5987

2021SC@SDUSC 为了更好的理解模型代码，进行的相关知识补充学习 Encoder-Decoder （以下借鉴网络博客内容）模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法，而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路：将现实问题转化为数学问题，通过求解数学问题，从而解决现实问题文章目录Encoder-Decoder前言Seq2Seq

LLM(5) | Encoder 和 Decoder 架构

baiyu33的博客

02-03

3758

简而言之，encoder-style 的模型在用于分类任务的嵌入学习中很受欢迎， encoder-decoder-style 的模型被用于输出严重依赖于输入的生成性任务（例如，翻译和摘要），而 decoder-only 模型被用于包括问答在内的其他类型的生成性任务。基本上， endoder- 和 decoder- 风格的架构，都使用相同的 self-attention 层来编码单词标记 (word tokens). 然而，主要区别在于 encoder 的设计，是为了学习可以用于各种预测建模任务的嵌入。

【面试】解释一下Transformer模型中的Encoder和Decoder是如何交互的

Lewiz_124的博客

08-29

1460

4.1 关键点Encoder和Decoder的交互主要通过Decoder中的Encoder-Decoder Attention层实现。这个层次使Decoder能够在每一步生成输出时都参考输入序列的上下文信息。Encoder处理输入序列并生成一个上下文向量序列，Decoder通过注意力机制使用这些上下文向量来逐步生成目标序列。4.2 优势这种交互方式使得Transformer能够有效处理长距离依赖和复杂的语义关系，适用于多种自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。

Transformer中的encoder和decoder在训练和推理过程中究竟是如何工作的

qq_42599237的博客

03-09

2万+

Transformer中的encoder和decoder在训练和推理过程中究竟是如何工作的苦苦冲浪，找不到答案Transformer结构（随便冲浪均可查到）Transformer推理过程Transformer训练过程苦苦冲浪，找不到答案之前学习transformer的时候就不是很理解encoder和decoder在训练和推理过程中是如何工作的，四处查询也没有讲的很详细，很多文章和视频都是encoder讲很多，到了decoder就一带而过了，后来在b站看了大佬讲解的transformer源码，终于明白了e

精选资源

Transformer中的Encoder、Decoder

01-06

【Encoder-Decoder】

CharilePuth的博客

02-10

4776

Ecoder and Decoder

大模型（5）——编码器（Encoder）、解码器（Decoder）

jiaomongjun的博客

05-27

2540

编码器是“理解者”，擅长从数据中提取抽象特征；解码器是“生成者”，擅长基于上下文创造新内容；两者协作可处理复杂任务（如翻译、对话），而独立设计则针对特定场景优化（如GPT纯生成、BERT纯理解）。现代大模型（如LLaMA、PaLM）常采用解码器-only架构，因其生成能力更适配通用任务，而编码器-解码器架构在需精确对齐输入输出的场景（如翻译）中仍不可替代。

Encoder——Decoder工作原理与代码支撑

weixin_44528463的博客

05-08

2911

这篇文章写的不错，从定性的角度解释了一下，什么是编码器与解码器，我再学习+笔记补充的时候，讲一下原理+代码实现。以下是一个不错的PPT图。

Encoder与Decoder

kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程

10-08

1114

AutoEncoder属于无监督学习的技术，其思想影响深远。可以参考以下几个文章，感觉都不错从经典autoencoder介绍到卷积autoencoder https://blog.youkuaiyun.com/leida_wt/article/details/85052299

Encoder-Decoder综述理解(推荐)

热门推荐

秋水顽石

03-12

6万+

文章目录一、Encoder-Decoder（编码-解码）介绍几点说明信息丢失的问题应用二、Seq2Seq（序列到序列）介绍Seq2Seq与Encoder-Decoder代码实现一、Encoder-Decoder（编码-解码）介绍 Encoder-Decoder是一个模型构架，是一类算法统称，并不是特指某一个具体的算法，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。首先，编码（encode）由...

Decoder与Encoder重要组件

yitian881112的专栏

11-02

1902

下面是一个小小的实践案例：整数解码器。其功能是，将ByteBuf缓冲区中的字节，解码成Integer整数类型。按照前面的流程，大致的步骤为：（1）定义一个新的整数解码器——Byte2IntegerDecoder类，让这个类继承Netty的ByteToMessageDecoder字节码解码抽象类。（2）实现父类的decode方法，将ByteBuf缓冲区数据，解码成以一个一个的Integer对象。（3）在decode方法中，将解码后得到的Integer整数，加入到父类传递过来的List实参中。

【Transformer系列（1）】encoder（编码器）和decoder（解码器）

路人贾的博客

04-15

4万+

一文带你学会encoder-decoder框架

模型Encoder和decoder是什么

09-25

在机器学习领域，尤其是序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）学习任务中，Encoder和Decoder是Encoder - Decoder模型的核心组件。 Encoder即编码器，其主要功能是对输入信息进行编码处理。它会将输入的序列数据（例如文本、图像等）转换为一个固定长度的向量表示，这个向量通常被称为“上下文向量”或“编码向量”。不论输入序列的长度如何，中间的“向量c”长度都是固定的，但这也成为了它的一个缺陷。根据不同的任务，可以选择不同的编码器，例如CNN、RNN、LSTM、GRU等。Encoder - Decoder是一个端到端的学习算法，只要符合这种框架结构的模型都可以统称为Encoder - Decoder模型[^2]。 Decoder即解码器，其作用是根据Encoder的输出生成一个输出序列。它的输入包括Encoder的输出（即一系列隐藏向量）和前面已经生成的部分输出序列（在训练过程中，这通常是真实的输出序列；在推理过程中，则是模型之前生成的输出）。Decoder的结构与Encoder类似，也包含多层的自注意力机制和全连接层，但还额外加入了一个编码器 - 解码器注意力层（Encoder - Decoder Attention Layer），用于将Encoder输出的信息融合到生成过程中，允许Decoder在生成每个输出时，能够关注Encoder输出中的不同部分，从而完成序列的生成[^1]。以下是一个简单的基于Python和PyTorch的Encoder - Decoder模型示例代码： ```python import torch import torch.nn as nn # 简单的Encoder类 class Encoder(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Encoder, self).__init__() self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size) def forward(self, input): output, hidden = self.gru(input) return output, hidden # 简单的Decoder类 class Decoder(nn.Module): def __init__(self, hidden_size, output_size): super(Decoder, self).__init__() self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size) self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): output, hidden = self.gru(input, hidden) output = self.softmax(self.out(output[0])) return output, hidden # 示例使用 input_size = 10 hidden_size = 20 output_size = 5 encoder = Encoder(input_size, hidden_size) decoder = Decoder(hidden_size, output_size) input_seq = torch.randn(1, 1, input_size) encoder_output, encoder_hidden = encoder(input_seq) decoder_input = encoder_output decoder_output, decoder_hidden = decoder(decoder_input, encoder_hidden) ```