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机器学习中的encoder,decoder和embedding都有什么区别? - 知乎
以transformer为例,最原始的结构有6层encoder,6层decoder,而embedding在encoder、decoder之前都会做一次,目的是将词转化为向量,也即word2vec,有许多方法能做到这一 …
带你一分钟了解编码器基础知识 - 知乎
Mar 8, 2024 · 绝对位置可通过输出信号的幅值或光栅的物理编码刻度鉴别,前者称旋转变压器 (Rotating Transformer);后者称绝对值编码器 (Absolute-value Encoder)。
Transformer两大变种:GPT和BERT的差别(易懂版)-2更
Jul 16, 2025 · 上图是Transformer的一个网络结构图,Bert的网络结构类似于Transformer的Encoder部分,而GPT类似于Transformer的Decoder部分。 单从网络的组成部分的结构上来 …
单目深度估计现在有哪些效果比较好的模型呢? - 知乎
论文首先使用一个Encoder-Decoder的backbone进行 相对深度预测,然后将提出的metric bins 模块附加在decoder上得到 绝对深度预测头 (head),通过添加一个或多个head (每个数据集一 …
transformer decoder里的K和V为什么要用encoder输出的K和V?
另一块就是题目里面提到的Encoder Attention,其中的K,V输入来自encoder的输出 搜了下网上好像都没看到一个能把Decoder这两块结构表示清楚的图,于是画了一个,如下: Decoder …
哪位大神讲解一下Transformer的Decoder的输入输出都是什么? …
每一个 Encoder block 输出的 矩阵维度 与 输入 完全一致。 第三步:将 Encoder 输出的编码信息矩阵 C传递到 Decoder 中 Decoder 依次会根据 当前已经翻译过的单词 i(I) 翻译下一个单词 …
为什么现在的LLM都是Decoder only的架构? - 知乎
半年前差点被这个问题挂在面试现场的我 现在想来,这个回答既不全面(没有主动提到T5那样的encoder-decoder架构,也忘了GLM、XLNET、PrefixLM等等其他架构),也没涉及到问题的 …
为什么现在的LLM都是Decoder only的架构? - 知乎
大模型在架构上分为 Encoder-Only、Encoder-Decoder、Decoder-Only Encoder-Only 的模型只适用于NLU任务,但是由于MLM的预训练范式难scaling,导致现在做嵌入表征能力不如Decoder …
Transformer和多模态结合有哪些经典的工作? - 知乎
实验1:探索不同Text/Image Encoder对效果的影响。 不进行VLP预训练对比不同Text Encoder、Vision Encoder效果。 使用文本、图像单模态的模型各自的参数初始化对应Encoder, …
一文了解Transformer全貌(图解Transformer)
1. Transformer整体结构 在机器翻译中,Transformer可以将一种语言翻译成另一种语言,如果把Transformer看成一个黑盒,那么其结构如下图所示: 将法语翻译成英语 那么拆开这个黑盒, …