深度学习中的Encoder-Decoder框架（编码器-解码器框架）

最新推荐文章于 2025-03-14 10:57:44 发布
最新推荐文章于 2025-03-14 10:57:44 发布
阅读量1.6k 收藏 24
点赞数 12
分类专栏： 深度学习 机器学习 文章标签： 深度学习 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xfysq_/article/details/137080473
版权

深度学习中的Encoder-Decoder框架（编码器-解码器框架）

一、概述

Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式，应用场景异常广泛。图1是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一种表示。

图1 文本处理领域的Encoder-Decoder框架
图1 文本处理领域的Encoder-Decoder框架

二、介绍

文本处理领域的Encoder-Decoder框架可以这么直观地去理解：可以把它看作适合处理由一个句子（或篇章）生成另外一个句子（或篇章）的通用处理模型。对于句子对 ( S o u r c e , T a r g e t ) (Source,Target) (Source,Target)，我们的目标是给定输入句子 S o u r c e Source Source，期待通过Encoder-Decoder框架来生成目标句子 T a r g e t Target Target。 S o u r c e Source Source 和 T a r g e t Target Target 可以是同一种语言，也可以是两种不同的语言。而 S o u r c e Source Source 和 T a r g e t Target T

最低0.47元/天 解锁文章
编码器-解码器模型（Encoder-Decoder)
极光喵的博客
03-10 9073
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。
神经网络机器翻译Neural Machine Translation(1): Encoder-Decoder Architecture
热门推荐
Clear.的博客
04-03 2万+
端到端的神经网络机器翻译（End-to-End Neural Machine Translation）是近几年兴起的一种全新的机器翻译方法。本文首先将简要介绍传统的统计机器翻译方法以及神经网络在机器翻译中的应用，然后介绍NMT中基本的“编码-解码”框架（Encoder-Decoder）。 转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/u011414416/article/details/
一文Transformer原理详解：Transformer模型框架、编码器（Encoder)、解码器（Decoder)
最新发布
m0_56255097的博客
03-14 1485
主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成Encoder将输入转化为固定维度的向量，由多个相同的层组成。每层有两个子层，分别是自注意力层（Self-Attention Layer）和前馈全连接层（Feedforward Layer）。其中，自注意力层通过计算输入的每个元素与其他元素的注意力分数来捕捉元素之间的长程依赖关系；而前馈全连接层将每个元素映射到另一个向量空间以捕捉更高级别的特征。
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 1085
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...
Re:从零开始的机器学习 - Encoder-Decoder架构
weixin_34223655的博客
05-25 877
前言 最近在学习Adaptive Style Transfer并进行工程化实践，顺便总结一下深度学习中的Encoder-Decoder Architecture。 正文 Encoder-Decoder（编码-解码）是深度学习中非常常见的一个模型框架，一个encoder是一个接收输入，输出特征向量的网络（FC, CNN, RNN, etc）。这些特征向量其实就是输入的特征和信息的另一种表示。 编码...
LLM(5) | Encoder 和 Decoder 架构
baiyu33的博客
02-03 3332
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。
Semantic Segmentation---SegNet:A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture...（论文解读一）
一一
04-08 1778
Title：SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation Data：2019/04/08 Abstract：SegNet创新的使用了Encoder-Decoder结构，创新之处在于使用Encoder下采样时池化索引来做Decoder上采样的指引. 目录 简介: SegN...
基于深度学习Encoder-Decoder框架的聊天机器人.zip
02-15
1. 人工智能：聊天机器人是AI的一个实例，它利用深度学习技术如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或Transformer架构，通过编码器（Encoder）对输入的对话历史进行理解，解码器（Decoder）则生成相应的...
Encoder-Decoder 编码器-解码器架构 （Seq2Seq Model）
SpaceSunflower 's ML/DL home
10-15 734
EncoderEncoder-Decoder 编码器-解码器架构 （Seq2Seq Model）
详解深度学习中编码器（Encoder）和解码器（Decoder）层
qq_23865133的博客
03-06 1万+
在深度学习中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）层是构成序列到序列（Seq2Seq）模型的两个主要组件，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。这些层的设计使得模型能够处理输入序列并产生相应的输出序列，即从一个域（如源语言文本）到另一个域（如目标语言文本）的转换。
【阅读笔记】《SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation》
ShuqiaoS的博客
04-04 3405
本文记录了博主阅读论文《SegNet: A Deep Convolutoal Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation》的笔记，代码，教程，官网（含Caffe实现代码和demo）。更新于2019.04.03。 文章目录摘要IntroductionLiterature ReviewArchitectureDecoder VariantsT...
深度学习算法的自动编码解码器Python程序
01-04
深度学习算法的自动编码解码器Python程序，可用于图像识别，或通信系统等的自动编码解码信号处理，解码编码基于深度学习的多层神经算法。
深度学习笔记：encoder-decoder
ss654271961的博客
11-28 1271
转自http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52826423
【笔记】Encoder-Decoder模型
026000812
12-13 509
Encoder-Decoder FrameworkEncoder-DecoderEncoder参考 Encoder-Decoder Encoder 输入 X=(x1,x2,...,xTx)X=(x_1, x_2, ..., x_{T_x})X=(x1​,x2​,...,xTx​​) 输出 向量 ccc ht=f(xt,ht−1)c=q({h1,...,hTx})h_t=f(x_t,h_{t-1}) \\ c=q(\{h_1,..., h_{T_x}\})ht​=f(xt​,ht−1​)c=q({h1​,.
深度学习——自编码器AutoEncoder
Elon15的博客
07-17 6153
深度学习——自编码器AutoEncoder
【深度学习】NLP之Transformer (1) Encoder
littlemichelle
04-04 2828
The Illustrated Transformer – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. 在机器翻译的任务中，使用RNN会造成梯度消失和长句子传递信息缺失的问题。LSTM只能缓解，如果想要进一步提升，就引入了Transformer。这里的新思想是不用RNN来做机器翻译。 ...
李宏毅2020ML——P58 自动编码器
weixin_44177594的博客
03-23 524
自编码器introduceapplicationtext retrievalbeforeauto-encoder——text retrievalSimilar Image SearchPre-training DNNfor CNNOther Auto-encoderDe-noising auto-encodergeneration introduce 与PCA对比 can deep 效果对比 二维可视化 application text retrieval before auto-encoder
深度学习算法informer（时序预测）（三）（Encoder）
weixin_43336108的博客
06-20 574
informer的encoder
深入理解深度学习——Transformer：解码器（Decoder）部分
冯·诺依曼
06-15 1万+
因此，一个解码器（第一个除外）将有两个输入：一个是来自前一个解码器的输出，另一个是编码器输出的特征值。同理，我们也不是将输入直接送入解码器，而是将其转换为嵌入矩阵，为其添加位置编码，然后再送入解码器。，我们将输入转换为嵌入（我们称之为嵌入值输出，因为这里计算的是解码器在以前的步骤中生成的词的嵌入），将位置编码加入其中，然后将其送入解码器。这编码器中的多头注意力层的工作原理相似，但有一点不同，具体的原理可以参考《一旦解码器学习了目标句的特征，我们就将顶层解码器的输出送入线性层和Softmax层，如下图所示。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值