Encoder-Decoder(有待编写）

最新推荐文章于 2025-09-09 23:25:58 发布
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本文深入探讨了长短期记忆网络（LSTM）的工作原理及其在序列预测任务中的应用，特别是编码器-解码器架构下的LSTM网络如何处理复杂的时间序列数据。
大语言模型应用指南：攻击策略
AI天才研究院
12-11 1412
《大语言模型应用指南：攻击策略》 关键词： 大语言模型、攻击策略、安全防御、文本生成、机器翻译、自然语言理解 摘要： 本文将深入探讨大语言模型的应用及其面临的攻击风险，详
Python深度学习实践：使用Transformers处理NLP问题
AI天才研究院
06-09 997
作者：禅与计算机程序设计艺术 作为一位世界顶尖的人工智能专家，我将带你一起探索如何利用Python编写高效且优雅的代码实现深度学习的高级应用——使用Transformers库处理自然语言处理(NLP)问题。通过本文，我们将深入了解这个领域的最新进展，从理论基础到实战案例，全方位掌握如何运用Transformer这一强大的NLP模型库。 背景介
编码器-解码器模型（Encoder-Decoder)
极光喵的博客
03-10 1万+
Encoder-Decoder算法是一种深度学习模型结构，广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像处理、语音识别等领域。它主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。如图1所示，这种结构能够处理序列到序列（Seq2Seq）的任务，如机器翻译、文本摘要、对话系统、声音转化等。图1 编码器-解码器结构文本摘要是一种将长文本压缩成短文本的任务，其中Encoder-Decoder模型通常用于生成一个摘要句子。
Encoder-Decoder 编码器-解码器架构 （Seq2Seq Model）
SpaceSunflower 's ML/DL home
10-15 930
EncoderEncoder-Decoder 编码器-解码器架构 （Seq2Seq Model）
Encoder-Decoder实现详解
最新发布
qq_62351557的博客
09-09 1825
在序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务中，Encoder-Decoder架构是解决机器翻译、文本摘要等问题的经典方案。本文将从核心逻辑到代码实现，层层递进地解析基于RNN的编码器（Encoder）和解码器（Decoder），帮助读者快速理解其设计思路与工作原理。input_size：输入词汇表大小（如源语言有5000个不同单词）。：特征维度（如256），统一词嵌入和RNN的维度，确保数据流通畅。：目标词汇表大小（如目标语言有4345个不同单词）。
【自然语言处理】Encoder-Decoder架构
藓类少女的博客
10-11 1761
Encoder-Decoder模型是一种神经网络架构，广泛应用于需要将一个序列映射到另一个序列的任务中，最典型的应用是机器翻译。它的核心思想是通过两个独立但相互关联的神经网络来处理输入序列和生成输出序列。
encoder-decoder
木工南的博客
08-26 707
encoder-decoder
使用深度学习打造智能聊天机器人
优快云 人工智能
06-29 5244
作者：张俊林，中科院软件所博士，技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解》、《大数据日知录：架构与算法》作者。曾担任阿里巴巴、百度、新浪微博资深技术专家，目前是用友畅捷通工智能相关业务负责人，关注深度学习在自然语言处理方面的应用。 责编：周建丁（zhoujd@youkuaiyun.com） 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 聊天机器人（也可以称...
大语言模型应用指南：执行Python代码
AI天才研究院
09-28 629
大语言模型应用指南：执行Python代码 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经成为自然语言处理领域的研究热点。大语言模型具有强大的语言理解
AIGC从入门到实战：ChatGPT 需要懂得写提示词的人
AI天才研究院
09-25 789
ChatGPT 基于 Transformer 架构,通过自注意力机制和前馈神经网络,建立了强大的语言理解和生成模型。给定输入的提示词,模型通过多层的编码器和解码器对其进行理解和处理,提取关键信息,并结合预训练的语言知识,迭代生成相应的文本内容。
Encoder-Decoder
m0_54180573的博客
01-24 1509
Encoder-Decoder通常称作编码器-解码器，是深度学习中常见的框架。很多常见的应用都是利用编码-解码框架设计的。Encoder-Decoder框架很好地诠释了机器学习的核心思路：将现实问题转换为数学问题，通过求解数学问题进而解决现实问题。Encoder 和 Decoder部分可以是任意文字、语音、图像、视频数据等，算法可以是CNN、RNN、LSTM、GRU、Attention等。
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架构
diannao720的博客
08-08 1205
解码器是一个生成模型，它根据编码器生成的表示向量和之前生成的部分输出序列，逐步生成最终的输出序列。通常，编码器使用循环神经网络（例如，长短时记忆网络，LSTM）或者Transformer编码器来逐步处理输入序列，每一步都考虑上下文信息，并逐渐构建出表示向量。给定输入序列和对应的目标输出序列，模型的目标是最小化生成序列与目标序列之间的差异（通常使用交叉熵损失函数）。总之，Encoder-Decoder架构是一种常见的神经网络模型架构，由编码器和解码器组成，用于将输入序列转换为输出序列。
轰炸理解深度学习里面的encoder-decoder模型
Microstrong
12-08 5万+
微信公众号 Encoder-Decoder（编码-解码）是深度学习中非常常见的一个模型框架，比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的；比如这两年比较热的image caption的应用，就是CNN-RNN的编码-解码框架；再比如神经网络机器翻译NMT模型，往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此，准确的说，Encoder-Decoder并不是一个具体...
深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型
热门推荐
Multiangle's Notepad
10-15 12万+
这两天在看attention模型，看了下知乎上的几个回答，很多人都推荐了一篇文章Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 我看了下，感觉非常的不错，里面还大概阐述了encoder-decoder(编码)模型的概念，以及传统的RNN实现。然后还阐述了自己的attention模型。我看了一下，自己做了一些摘
【encoder-decoder】
ZcsLv_zyq的博客
12-02 468
为什么要设计它？ 其实它只是一个框架，类似于房子的地基，需要在上面填东西。初衷是为了解决输入输出序列长度不一致的问题？ 为什么它可以把任意长度的序列去转换成固定长度的序列？ 与填充这个框架所用的模型有关，例如cnn、rnn、seq2seq rnn：rnn能处理任意长度的时序信息。我的理解是，因为它的隐藏层是可以固定的，所以它的长度是固定的，所以可以转化为固定的长度。 cnn: seq2seq：Seq2Seq 是指输入和输出都是序列的模型的统称。 1 基于rnn、seq2s
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