使用Attention的编码解码器 文章收藏

最新推荐文章于 2025-04-11 17:24:58 发布
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#NLP #Attention #编码器 #解码器 #Encoder

本文探讨了编码器-解码器循环神经网络中的全局注意力模型，深入解析了Attention机制在自然语言处理任务中的应用，如提高翻译精度和语义理解能力。
循环神经网络语言模型：探索不同的编码器解码器架构
AI天才研究院
01-01 1229
1.背景介绍 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是一种人工神经网络，可以处理时间序列数据。在自然语言处理（NLP）领域，循环神经网络语言模型（Recurrent Neural Network Language Models, RNNLMs）是一种常用的方法，用于预测下一个词语在给定上下文中的概率。在这篇文章中
神经机器翻译（NMT）框架：编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构详解
最新发布
数据知道的博客
08-10 6816
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。
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。
编码器—解码器（seq2seq）+ Attention
Shingle_的博客
09-08 1万+
输入和输出都可以是不定长序列，例如机器翻译、图像描述 在训练数据集中，我们可以在每个句子后附上特殊符号“”（end of sequence）表示序列的终止。 编码器 编码器的作用是把一个不定长的输入序列变换成一个定长的背景变量 c，并在该背景变量中编码输入序列信息。常用的编码器是循环神经网络。 循环神经网络隐藏层的变换: ht=f(xt,ht−1).ht=f(xt,ht−1). {h...
Attention机制全解
good575654643的博客
10-22 729
目录 前言 Seq2Seq Attention机制的引入 Hard or Soft Global or Local 注意力的计算 Self-Attention 小结 前言 之前已经提到过好几次Attention的应用，但还未对Attention机制进行系统的介绍，之后的实践模型attention将会用到很多，...
Attention详解
weixin_44198288的博客
09-26 718
Attention详解
attention如何在编解码器循环神经网络中起作用
None_Pan的博客
05-28 1230
Attention是一种机制，旨在提高编码器-解码器RNN在机器翻译上的性能。 我将介绍： 关于机器翻译的Encoder-Decoder模型和Attention机制。 如何逐步实现attention机制。 Encoder-Decoder Model 在两篇论文中介绍了递归神经网络的Encoder-Decoder模型。 两者都开发了解决机器翻译的序列到序列性质的技术，其中输入序列的长度与输出序列的长度不同。 从高级的角度来看，该模型由两个子模型组成：编码器和解码器。 编码器：编码器负责逐步执行输入时间步长，并
使用含注意力机制的编码器—解码器实现机器翻译
m0_71246529的博客
06-23 1030
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。在文本摘要任务中，编码器将输入文本编码成一个向量，解码器根据这个向量生成一个与输入文本相对应的摘要句子。在编码阶段，编码器读取整个输入文本（例如，一篇文章），逐词（或逐字符）处理，更新其内部状态。在处理序列的每个步骤，编码器试图捕获并累积文本的关键信息，并将这些信息编码进一个固定长度的向量中。在解码阶段，使用编码器的输出（上下文向量）作为输入，解码器开始生成文本摘要。
Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器
weixin_xxxxx的博客
12-06 1304
Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型，它在2017年由Google的研究者提出，并在论文《Attention is All You Need》中详细描述。Transformer模型的核心创新在于其采用了自注意力（self-attention）机制，这使其在处理序列数据（如文本）时比传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）更加高效。
LLM架构解析：编码器-解码器架构（Encoder-Decoder Architecture）（第四部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索
硅基创想家的博客
04-11 1956
本文围绕编码器-解码器架构展开。先介绍其产生背景，源于处理序列数据挑战，核心组件为编码器和解码器。阐述其在机器翻译、图像字幕生成等多领域应用，分析了缺点如记忆有限、训练困难。提及改进方法，如添加嵌入层、使用深度LSTM等。还通过PyTorch实践展示了构建Seq2Seq模型过程，最后以问答形式巩固对该架构相关知识的理解。
@Configuration详解
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qq_45383769的博客
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@Configuration详解，功能：将想要的组件添加到容器中 首先，需要准备三个文件： ps:完整代码片在文章最后，建议看完教程。 1.主程序类： 2.宠物类 3.用户类 对比以前原生spring添加组件的区别 如果是以前的原生spring，想要将组件添加到容器中 1.需要在resources目录下创建一个xml配置文件 2.创建bean标签 现在的Spring Boot已经不需要向以前一样了，有一个注解@Configuration（翻译：配置）可以供使用 1.创建一个类。 2.使用注解@Con
浅析Android之Configuration
James_shu的博客
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Android中Configuration类专门用于描述手机设备上的配置信息,这些配置信息既包括用户特定的配置项,也包括系统的动态设备配置。Configuration对象的获得:Configuration configuration=getResources().getConfiguration();这样我们就可以通过Configuration对象提供的基本属性来获取系统的配置信息,例如: p
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qiuz1024的博客
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一、问题描述 在我们的项目当中，通常都会配置一个或者多个加了@Configuration注解的配置类，那么@Configuration这个注解到底有神马作用勒？ @ComponentScan("com") public class AppConfig { @Bean public TestDao testDao() { return new TestDao(); } } public ...
@Configuration的使用 和作用
千羽公子的专栏
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最近在整改springboot项目，期间遇到了很多的问题，真是搞得头大，一般遇到的比较特殊的问题，都记录了下来，也算是学习后的总结，下次遇到类似的，就知道怎么解决了。 这次遇到的是，有些配置类需要随项目启动就加载，对于这个问题，在springmvc的时候，是对xml文件进行配置，但是遇到springboot有些蒙圈，就找一些相关知识学习一下： 从Spring3.0，@Configuration...
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[LLM] 自然语言处理 --- 1.Attention
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MyBatis框架的配置信息有两种，一种是配置MyBatis框架属性的主配置文件；另一种是配置执行SQL语句的Mapper配置文件。Configuration的作用是描述MyBatis主配置文件的信息。configuration（配置）properties（属性）settings（设置typeAliases（类型别名）typeHandlers（类型处理器）objectFactory（对象工厂）plugins（插件）environments（环境配置）
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单枪匹码
05-23 7199
@Configuration类在Spring中既充当配置信息的角色，又作为容器中的一个Bean存在，其作用是提供一个灵活且强大的方式来定义和组装Spring Bean，使得Spring的配置更加灵活和方便。
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qq_66848092的博客
02-02 1327
    使用Spring boot全局配置文件配置属性的时候，如果配置的是spring boot内置的属性，那么Springboot会自动扫描并读取配置文件中的属性值并覆盖原有默认的属性。如果配置的文件是用户自定义的属性，可以通过java代码去读取该配置属性，并且把属性绑定到bean。在Springboot项目中可以通过@Value、Enviroment对象和@ConfigurationProperities注解对配置文件进行绑定。
编码器解码器架构
03-09
### 编码器-解码器架构概述 编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构是一种强大的框架，在多个领域中广泛应用，尤其是在自然语言处理、图像处理以及语音识别等方面取得了显著成果[^2]。该架构通过两个主要组件来实现其功能：编码器和解码器。 #### 编码器的作用 编码器负责接收输入数据，并将其转换成固定维度的向量表示形式。这一过程通常涉及复杂的特征提取操作，目的是捕捉输入序列中的语义信息和其他重要特性。对于不同类型的输入数据，可以采用不同的编码方法；例如，在文本处理任务中常用的是基于循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM），或者更先进的Transformer结构来进行编码[^3]。 ```python import torch.nn as nn class Encoder(nn.Module): """编码器-解码器架构的基本编码器接口""" def __init__(self, **kwargs): super(Encoder, self).__init__(**kwargs) def forward(self, X, *args): raise NotImplementedError ``` #### 解码器的功能 解码器的任务是从编码后的隐状态重构目标输出序列。它会逐步生成新的元素直到整个输出序列被创建完毕。为了更好地理解上下文关系和支持长距离依赖建模，解码过程中经常引入注意力机制（Attention Mechanism）。这种设计使得模型能够专注于源端特定部分的信息，从而提高翻译质量或其他序列生成任务的表现[^4]。 ```python class Decoder(nn.Module): """编码器-解码器架构的基本解码器接口""" def __init__(self, **kwargs): super(Decoder, self).__init__(**kwargs) def init_state(self, enc_outputs, *args): raise NotImplementedError def forward(self, X, state): raise NotImplementedError ``` #### 应用场景举例 在机器翻译任务里，给定一句英文句子作为输入，“I love programming”，经过编码器处理后得到内部表征，再由解码器依据此表征逐词产出对应的法语文本：“J'aime la programmation”。除了上述提到的语言学方面外，编码器-解码器还适用于其他多种场合： - 图像字幕生成：将图片映射为描述性的文字说明； - 文本摘要：压缩文章内容提炼核心要点； - 对话系统：根据历史对话记录预测下一句话的内容等。
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