编解码器架构
一、定义
0、机器翻译是序列转换模型的一个核心问题, 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出, 我们设计一个包含两个主要组件的架构:
第一个组件是一个编码器(encoder): 它接受一个长度可变的序列作为输入, 并将其转换为具有固定形状的编码状态。
第二个组件是解码器(decoder): 它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 这被称为编码器-解码器(encoder-decoder)架构。
编解码器架构,模型分为两块:编码器处理输入,解码器处理输出

1、对于CNN:就是先做特征提取,然后在输出层做预测

(1)编码器:将输入编程为中间表达形式(特征)-将文本表示成向量
(2)解码器:将中间表示解码成输出-向量表示成输出

二、代码
1、编码器
from torch import nn#@save 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
2、解码器
#@save 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 NotImplementedErrordef forward(self, X, state):raise NotImplementedError
3、合并编解码器
#@save class EncoderDecoder(nn.Module):"""编码器-解码器架构的基类"""def __init__(self, encoder, decoder, **kwargs):super(EncoderDecoder, self).__init__(**kwargs)self.encoder = encoderself.decoder = decoderdef forward(self, enc_X, dec_X, *args):enc_outputs = self.encoder(enc_X, *args)dec_state = self.decoder.init_state(enc_outputs, *args)return self.decoder(dec_X, dec_state)
三、小结
1、“编码器-解码器”架构可以将长度可变的序列作为输入和输出,因此适用于机器翻译等序列转换问题。
2、编码器将长度可变的序列作为输入,并将其转换为具有固定形状的编码状态。
3、解码器将具有固定形状的编码状态映射为长度可变的序列。

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