encoder-decoder 第3页

RAVEN: In-Context Learning with Retrieval Augmented Encoder-Decoder Language Models

本文是LLM系列的文章，针对《RAVEN:In-ContextLearningwithRetrievalAugmentedEncoderRAVEN:带检索的上下文学习增强的编码器-解码器语言模型摘要1引言2背景和相关工作3带有ATLAS的上下文学习4方法5实验6结论不足摘要在本文中，我们研究了检索增强的编码器-解码器语言模型的上下文学习能力。我们首先对最先进的ATLAS模型进行了全面分析，并确定了

UnknownBody·2023-08-23 03:00

Text-to-SQL小白入门（二）——Transformer学习

1.引言在上一篇《Text-to-SQL小白入门（一）》中，我们介绍了Text-to-SQL研究的定义、意义、研究方法以及未来展望，其中在介绍研究方法时，多次提到了Seq2Seq框架以及相应的Encoder-Decoder

junewgl·2023-08-17 16:27

LLM - Transformer && LLaMA2 结构分析与 LoRA 详解

OutputEmbedding◆PositionEmbedding◆Multi-Head-Attention◆ADD&Norm◆FeedForward◆Linear&Softmax2.不同LLM结构◆Encoder-Only◆Encoder-Decoder

BIT_666·2023-08-14 20:38

NLP语言模型概览

语言模型结构分类Encoder-Decoder（Transformer）:Encoder部分是MaskedMulti-HeadSelf-Attention，Decoder部分是CasualMulti-HeadCross-Attention

noobiee·2023-08-11 06:24

自然语言处理: 第七章GPT的搭建

理论基础在以transformer架构为框架的大模型遍地开花后，大模型的方向基本分成了三类分别是:decoder-only架构,其中以GPT系列为代表encoder-only架构，其中以BERT系列为代表encoder-decoder

曼城周杰伦·2023-08-10 10:29

Encoder-Decoder架构

Encoder-Decoder架构是一种常用的神经网络模型架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）和机器翻译等任务中。它由两个主要组件组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

diannao720·2023-08-09 10:27

Decoder-only架构

相对于常见的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，Decoder-only架构只有解码器部分，没有编码器。

diannao720·2023-08-09 10:56

【NLP】深入浅出全面回顾注意力机制

深入浅出全面回顾注意力机制1.注意力机制概述2.举个例子：使用PyTorch带注意力机制的Encoder-Decoder模型3.Transformer架构回顾3.1Transformer的顶层设计3.2Encoder

镰刀韭菜·2023-08-09 10:25

《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》阅读笔记

ABSTRACT最近的NMT模型是encoder-decoder架构，编码器将源句子编码为固定长度的向量，解码器根据该向量生成翻译。本文推测原句编码到一个固定长度的向量

solejay·2023-07-29 13:14

Yif18·2023-07-29 11:19

第四次打卡-2020-02-17

将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatch，分词，建立词典，然后生成encoder-decoder模型：image.pngSequencetoSequence模型训练预测二

Vivus·2023-07-29 02:06

transformer详细介绍(1)__输入Embedding与位置编码

近些年来，基于transfome模型的各种自注意力机制的模型层出不穷，因此我想要认真学习一下transformer模型，以便更好的对各种基于自注意力以及encoder-decoder架构的模型进行分析与理解

Mr·小鱼·2023-07-26 09:06

Encoder-Decoder、Seq2Seq、以及Transformer之间的关系

结论写在前面：Encoder-Decoder是一种架构，范围非常广泛，只要是用一个编码结构一个解码结构的模型都是Encoder-Decoder架构seq2seq和Encoder-Decoder基本相同，

咖乐布小部·2023-07-24 15:20

Attention is all you need (一)

3、目前主流的方法是用基于RNN的或CNN的encoder-decoder结构，在encoder和decoder中间用attention机制做连接。4、Tra

W&J·2023-07-22 07:54

笔记：BLIP源码之（1）数据集预处理【仅考虑Image-Text Retrieval on COCO】

BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGenerat论文的两个贡献如下：从模型的角度：提出了Encoder-Decoder

chnyi6_ya·2023-07-21 12:33

Seq2Seq -- 循环神经网络

这种组成，一般被称作为Encoder-Decoder结构。在L

元宝的技术日常·2023-07-18 23:37

【原创】实现ChatGPT中Transformer模型之Encoder-Decoder

作者：黑夜路人时间：2023年7月TransformerBlock（通用块）实现看以上整个链路图，其实我们可以很清晰看到这心其实在Encoder环节里面主要是有几个大环节，每一层主要的核心作用如下：Multi-headedselfAttention（注意力机制层）：通过不同的注意力函数并拼接结果,提高模型的表达能力，主要计算词与词的相关性和长距离次的相关性。Normalizationlayer（归

黑夜路人·2023-07-18 08:52

CS231n assignment3 Q1 Image Captioning with Vanilla RNNs

imagecaption是rnn类网络的经典应用，属于encoder-decoder网络，encoder使用cnn网络，如VGG16，采用

weixin_30545285·2023-07-17 00:51

Attention机制（原理+代码）

Attention机制（原理+代码）直接进入正题，在介绍Attention机制之前需要知道什么是seq2seq模型，也就是Encoder-Decoder模型，下面对seq2seq及逆行简单介绍。

君子有三畏·2023-07-16 17:36

使用 SageMaker 对 Whisper 模型进行微调及部署

使用SageMaker对Whisper模型进行微调及部署Whisper作为OpenAI最新开源的自动语音识别（ASR）模型，采用了编码器-解码器（encoder-decoder）transformer架构

马良神笔·2023-07-14 23:57

encoder-decoder模型和注意力模型（Attention Model）

u014595019/article/details/52826423http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50550211多用于NLP领域什么是encoder-decoder

FD_Rookie·2023-07-13 23:06

软注意力机制和硬注意力机制，以及seq2seq

硬注意力机制是从存储的多个信息中只挑出一条信息来，可能是概率最大的那个词向量,seq2seq是word2vec(词嵌入)的Encoder-Decoder框架***********************

是小李呀~·2023-06-21 12:01

图像分割 - DeepLabv3+: Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic ... (ECCV 2018)

DeepLabv3+:Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation-用于语义图像分割的空洞可分离卷积编解码器（ECCV2018）摘要1.引言2.相关工作3.方法3.1具有空洞卷积的编解码器3.2修改的对齐Xception4.实验评价4.1解码器设计选择4.2ResNet-101作为网络骨干4.3作

77wpa·2023-06-19 14:15

U-Net网络结构详解

整体而言，U-Net是一个Encoder-Decoder（编码器-解码器）的结构，这一点是与FCN的结构相同。该网络结构的左半部分是特征提取，右半部分是上采样。

AKxiaokui·2023-06-15 04:05

ModNet抠图算法及摄像头实时抠图示例

视频抠图采用绿幕的原因1、摄像机成色原因2、抠图效果原因3、经济成本二、抠图背景知识1、Trimap2、什么是抠图3、抠图算法分类三、DeepImageMatting算法1、网络结构图2、算法解读（1）Encoder-Decoder

benben044·2023-06-14 16:46

Attention

在Encoder-Decoder结构中，Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征c再解码，因此，c中必须包含原始序列中的所有信息，它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。

欧文坐公交·2023-06-09 21:02

Transformer模型简介

Transformer在机器翻译任务上的表现超过了RNN，CNN，只用encoder-decoder和attention机制就能达到很好的效果，最大的优点是可以高效地并行化。

gb4215287·2023-06-09 00:28

Seq2Seq 模型详解

当遇到输入和输出都是不定长的序列时，可以使用编码器-解码器（encoder-decoder）模型或者seq2seq模型。其基本思想是编码器用来分析输入序列，解码器用来生成输出序列。

angushuang17·2023-06-07 23:57

Encoder-Decoder

2021SC@SDUSC为了更好的理解模型代码，进行的相关知识补充学习系列文章目录（一）面向特定问题的开源算法管理和推荐（二）论文阅读上（三）sent2vec（四）BERTforKeyphraseExtraction（五）config.py代码分析（六）model.py(上）（七）论文-补充理解（八）数据处理之prepro_utils.py（九）preprocess.py代码分析（十）prepro

qq_47537678·2023-04-20 01:01

使用RNN encoder-decoder学习短语表示用于机器翻译

使用RNNencoder-decoder学习短语表示用于机器翻译使用单层RNN实现机器翻译，论文地址。2.1Introduction一个通用的seq2seq模型是：image.png上一个项目使用的是两层LSTM组成的seq2seq模型：image.png这个模型的缺点是，我们的解码器隐藏状态信息太多，解码的同时，隐藏状态会包含整个源序列的信息。除此之外，本次还将使用GRU来代替LSTM。2.2准

Anathema_b5dc·2023-04-17 18:23

2021AAAI-BestPaper-Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

作者以及单位周号益北航解决问题从论文作者演讲的ppt来看，Transformer存在一些严重的问题：二次时间复杂度、高内存使用率以及encoder-decoder体系结构的固有限制。

andyham·2023-04-15 13:54

PyTorch 进行多步时间序列预测详细教程

一、前言Encoder-decoder模型提供了最先进的结果，可以对语言翻译等NLP任务进行排序。多步时间序列预测也可以视为seq2seq任务，可以使用编码器-解码器模型。

倾城一少·2023-04-15 13:49

【论文阅读】MAE阅读笔记

基于VIT上的BERT带掩码的自编码器是一个可拓展的视觉学习器Autoencoder：y和x来自于同一个东西摘要随机图片里的一些块，然后去重构被盖住的像素encoder-decoder使用小的数据集，用自监督的方式

小松不菜·2023-04-12 14:27

将RNN嵌入到ENCODER–DECODER

NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate一、进食前提这里要弄明白RNN，LSTM，BiRNN，Seq2Seq二、RNNWithEncoder-Decoder在Encoder-Decoder

丶Morghulis·2023-04-09 07:01

U-net网络详解

论文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597学习视频：U-Net网络结构讲解(语义分割)_哔哩哔哩_bilibili整体结构如下图，U-net结构为Encoder-Decoder

SL1029_·2023-04-09 04:46

P-Tuning : GPT Understands,Too 论文笔记

论文笔记IntroductionMethod：P-tuning结构优化方法代码实验IntroductionLLM目前可以分为三类，Decoder-Only如GPT，Encoder-Only如BERT，还有Encoder-Decoder

HanZee·2023-04-09 04:22

Transformer详解笔记

TransformerTransformer是在一篇名为《AttentionIsAllYouNeed》的文章中提出的，采用了encoder-decoder架构，抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全由

LOD1987·2023-04-05 12:12

Transformer初识

与之前主流的翻译模型相比，transformer的依然是一个encoder-decoder结构，改变的主要是encoder和decoder内部的组成，改变结构带来的优势是使得模型可以并行化训练。

妖皇裂天·2023-04-04 13:29

Gavin老师Transformer直播课感悟 - Transformer基于Bayesian思想拥抱数据的不确定性

Transformer基于Encoder-Decoder的架构、Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现:上图中左边的Multi-HeadAttention

m0_49380401·2023-04-03 22:06

Transformer架构详解

首先，Transformer模型也是使用经典的encoder-decoder架构，由encoder和decoder两部分组成。上图左侧用Nx框出来的，就是

魏鹏飞·2023-04-01 17:46

Transformer-《Attention is All You Need》

简介Transformer是谷歌提出的只基于Attention的网络模型,它也是一种Encoder-Decoder的网络结构,但是没有使用任何CNN或者RNN的结构,而是全靠Attention,soAttentionisAllYouNeed

hiyoung·2023-03-30 21:46

Sequence to Sequence模型笔记

之后广泛应用于机器翻译中，该论文提出了一种新的Encoder-Decoder模型。

ioiogoo·2023-03-30 18:27

【神经网络深度学习】--语义分割 Unet

Unet跟FCN都是Encoder-Decoder结构，结构简单但很有效。Encoder负责特征提取，可以将各种特征提取网络放在这个位置。

图 (TU商兴)·2023-03-30 12:53

VAE的NLP理解（离散，没有序列性）

VariationalAuto-Encoder变分自编码器严格来说，VAE实现的是“文本重建”，它虽然也包含“编码器”和“解码器”两个部分，但和NLP中的encoder-decoder架构还是有所区别。

桂花很香,旭很美·2023-03-29 03:31

Transformer Tutorials 最全入门详细解释（一）

目录.0背景0.1RNN0.2seq2seq(别名Encoder-Decoder)0.3Attention（注意力机制）.1Transformer1.1什么是Transformer1.2Encoder-Decoder1.3self-attention1.4Multi-Headattention1.5output

啥也不是的py人·2023-03-28 07:47

注意力机制

目录Attention机制由来Encoder-Decoder框架最常见的attention模型——SoftAttention其他attention模型本文大部分的内容来自于深度学习中的注意力机制1.Attention

张虾米试错·2023-03-22 11:03

PaddlePaddle : AI抠图及图片合成

在最新作中，作者通过encoder-decoder进行多尺

才能我浪费·2023-03-21 14:10

百度计算机视觉算法工程师面试题（秋招）

1、对Transformer的理解Transformer本身是一个典型的encoder-decoder模型，Encoder端和Decoder端均有6个Block，Encoder端的Block包括两个模块

七月在线·2023-03-14 07:00

Tensorflow中的AttentionCellWrapper：一种更通用的Attention机制

AttentionCellWrapper的疑问关注Attention机制的同学们都知道，Attention最初是在Encoder-Decoder结构中由Bahdanau提出来的：《NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate

YoungLittleFat·2023-03-12 10:22

STEP-5：Pytorch-机器翻译Seq2Seq

SequencetoSequence模型:Encoder-Decoder结构训练预测具体结构：ImageNameEncoder-Pytorch实现importtorchimporttorch.nnasnnclassSeq2SeqEncoder

可恶小林子·2023-03-11 12:45

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