encoder-decoder 注意力机制整理名望所

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最新推荐文章于 2025-08-11 16:19:25 发布
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本文详细解析了如何在 优快云 平台上撰写和理解高质量的技术博客，包括标题、标签和内容的重要性。
神经机器翻译（NMT）框架：编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构详解
数据知道的博客
08-10 5662
编码器-解码器结构是神经机器翻译的基石。它通过“先编码后解码”的两阶段流程，实现了从一种语言到另一种语言的端到端转换。而注意力机制的引入，则如同为这个框架装上了“望远镜”和“放大镜”，使其能够精准地捕捉长距离依赖和动态的词对齐关系，从而将 NMT 的性能提升到了一个全新的高度。
NLP高频面试题（六）——decoder-only、encoder-only和encoder-decoder的区别与联系
WeLearnNLP
03-19 914
随着人工智能技术的迅猛发展，语言模型已经成为自然语言处理领域的关键技术之一。本文将深入探讨decoder-only、encoder-only 和 encoder-decoder 三种语言模型架构的特点、适用场景及其相互之间的异同。
Encoder-Decoder架构与注意力机制
qq_18310041的博客
07-14 8096
Encoder-Decoder架构模型，如下图： Encoder会利用整个原始句子生成一个语义向量，Decoder再利用这个向量翻译成其它语言的句子。这样可以把握整个句子的意思、句法结构、性别信息等等。 Encoder对X 进行非线性变换得到中间语义向量c　： Decoder根据语义c 和生成的历史单词来生成第个单词 　： Encoder和Decoder具体使用什么模型，都可以自己...
机器翻译：引入注意力机制的Encoder-Decoder深度神经网络训练实战中英文互译（完结篇）
weixin_51672245的博客
05-01 3049
注意力机制是一种在深度学习中广泛使用的技术，它可以有效地处理输入序列和输出序列之间的对应关系。其中，Encoder-Decoder是一种常见的注意力机制，它主要用于序列到序列的任务，例如机器翻译、语音识别等。在Encoder-Decoder中，输入序列首先通过一个编码器进行编码，然后再通过一个解码器进行解码，最终生成输出序列。在这个过程中，注意力机制可以帮助模型更好地理解输入序列中的重要信息，并在生成输出序列的过程中更加准确地对其进行利用。
实验13：基于含注意力机制的编码器—解码器，实现机器翻译
hsidkxkalls的博客
06-27 1535
编码器-解码器是一种常见的深度学习架构，可以处理不定长的输入和输出序列，常用于机器翻译、文本摘要等领域。本文的引例为序列到序列（seq2seq）模型，Seq2Seq模型由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。
深度学习】各种注意力机制：encoder-decoder,self-attention,multi-head attention的区别
青灵_Yaffa的博客
11-23 519
【深度学习】各种注意力机制：encoder-decoder,self-attention,multi-head attention的区别转载 [各种注意力机制](https://zhuanlan.zhihu.com/p/376929247)本次更新主要包含了三个方面： 转载 各种注意力机制 论文 ：https://arxiv.org/abs/2105.02358 代码：https://github.com/MenghaoGuo/-EANet 本次更新主要包含了三个方面： 加入了 multi-head ex
注意力机制
m0_71010347的博客
06-20 1810
向量点积的值可以表征词与词之间的相似性，而此处的“整个序列”包括The这个词自己（再一次强调这是Self-Attention），所以最后输出的词的表示，其“主要成分”就主要地包含它自身和跟它相似的词的表示，其他无关的词的表示对应的权重就会比较低。代表Source的长度，公式含义即如上所述。上文所举的机器翻译的例子里，因为在计算Attention的过程中，Source中的Key和Value合二为一，指向的是同一个东西，也即输入句子中每个单词对应的语义编码，所以可能不容易看出这种能够体现本质思想的结构。
基于深度学习Encoder-Decoder框架的聊天机器人.zip
02-15
- 模型设计：选择合适的Encoder-Decoder结构，如Seq2Seq模型，可能需要加入注意力机制（Attention）来优化性能。 - 训练与优化：设置超参数，进行模型训练，并通过验证集调整模型以提高性能。 - 部署与监控：将...
encoder-only / decoder-only / encoder-decoder架构分析
最新发布
成长之路
08-11 1267
维度参数量低（1亿-4亿）高（十亿-万亿）中高（编码+解码双倍）训练成本低中高典型任务分类/理解生成/对话翻译/摘要2025占比＜10%＞80%～10%核心争议与趋势Decoder-only主导原因零样本能力与生成灵活性满足通用AI需求。工程友好：推理并行化程度高，更适合大模型部署。Encoder-Decoder潜力研究指出：同等参数量下，Encoder-Decoder在精确任务上有未释放潜力（需系统验证）。融合架构探索前缀语言模型。
注意力机制--学习笔记
oneself的博客
09-30 1146
注意力机制--学习笔记
Bahdanau 注意力(具备注意力机制的Encoder-Decoder模型)
西小庄村高伟 的博客
10-28 2113
Seq2Seq机器翻译模型，具备加性注意力机制的Encoder-Decoder模型
注意力机制attention理解（一）
Mono的博客
02-29 505
灵感来源于人类视觉所特有的大脑信号处理机制：人类通过快速，获得需要，然后对这一区域投入更多注意力，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。人类视觉注意力机制极大地提高了视觉信息处理的。
encoder, decoder, attention机制理解
bitcarmanlee的博客
12-02 9515
1.encoder-decoder 在提attention之前，我们先回顾一下encoder-decoder机制。 encoder-decoder在NLP领域的使用会比较广泛，按照我个人的理解，encoder-decoder本质上是一种思维方式，一种框架。encoder环节，将现实输入环节进行抽象编码转化为一个数学问题。decoder环节，则是求解该数学问题，并转化为现实世界的答案。 而输入环节输入的不同，则代表了不同的应用场景。 如果输入是中文句子，输出是英文翻译，则是典型的机器翻译问题，encoder-
从Encoder-Decoder到Attention
Zheng_LH
07-10 572
attention机制 attention分数
Encoder-decoder模型及Attention机制
weixin_41744192的博客
05-06 7694
Seq2Seq模型及Attention机制Seq2Seq模型Attention机制 Seq2Seq模型 seq2seq模型最早可追溯到2014年的两篇paper [1, 2]，主要用于机器翻译任务（MT）。seq2seq本质上是一种encoder-decoder框架，以翻译任务中的“英译汉”为例，模型首先使用编码器对英文进行编码，得到英文的向量化表示S，然后使用解码器对S进行解码，得到对应的中文。由于encoder与decoder两端处理的都是序列数据，所以被称为sequence-to-sequence，简
基于注意力机制的Encoder-Decoder翻译器
白
12-15 1106
Neural machine translation with attention 基于注意力机制的seq2seq神经网络翻译器前言一、代码解析Download and prepare the dataset 数据下载和预处理二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 https://tensorflow.google.cn/tutorials/text/nmt_with_attention 前言 将训练一个<西班牙语/英语>的sequence to sequence模型，模型中采用了Encod
[图像分割综述] Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey
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07-04 2万+
作者调研了100多种基于深度学习模型的最新图像分割算法，分为十类，例如：CNN和FCN，RNN，R-CNN，扩张型CNN，基于注意力 模型，生成模型和对抗模型等。 总结了这些模型的定量性能分析，例如PASCAL VOC，MS COCO，Cityscapes和ADE20k数据集。 最后，讨论了未来几年图像分割所面临的一些开放挑战和潜在研究方向。
Transformer进阶分解之Encoder-Decoder、Self-Attention
qq_53640005的博客
08-08 3122
Transformer进阶分解一、Encoder-Decoder1.1 简介1.2 结构1.3 缺点二、Attention Model2.1 Attention 注意力机制简介（一）Attention2.1.1 Attention 原理2.1.2 Attention 机制的本质思想2.1.3 Attention优缺点（二）Self-attention——attention的改进2.2.1 Self-attention原理 一、Encoder-Decoder 1.1 简介 Encoder-Decoder框架
深度学习方法（八）：自然语言处理中的Encoder-Decoder模型，基本Sequence to Sequence模型...
weixin_30341735的博客
01-19 1156
欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.youkuaiyun.com/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。 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...
自注意力机制与传统注意力机制（如Encoder-Decoder注意力）有何区别？
04-17
嗯，用户问的是自注意力机制和Encoder-Decoder注意力机制的区别对比。先得回忆一下之前的回答里提到的定义。自注意力机制是同一序列内部元素之间的注意力，比如处理一个句子时，每个词与其他词的关系。而Encoder-...
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