Эпоха (в обучении) — это один полный проход алгоритма обучения через весь тренировочный набор данных. Обучение нейросети обычно требует множества эпох, чтобы веса модели достаточно скорректировалис...
Encoder-Decoder
Бонус за регистрацию!
Зарегистрируйся и получи бонус
Encoder-Decoder (Кодировщик-Декодер) — это архитектура нейронных сетей, широко используемая в задачах Sequence-to-Sequence (например, машинный перевод). Энкодер считывает входную последовательность и сжимает её в вектор фиксированной длины (контекст), а декодер разворачивает этот вектор в целевую последовательность. Эта концепция лежит в основе многих современных моделей, включая Трансформеры и BERT.
Что такое «Encoder-Decoder» простыми словами
Представьте переводчика на конференции. Он слушает фразу на английском, запоминает её смысл (Кодировщик/Encoder), а потом произносит этот смысл на русском (Декодер/Decoder). Encoder-Decoder — это архитектура нейросети, работающая так же. Одна часть сети «читает» и сжимает информацию в мысль (контекст), а вторая «разворачивает» эту мысль в новый текст, картинку или прогноз. Это база для машинного перевода.
Вопросы и ответы
Как устроена архитектура Encoder-Decoder?
Архитектура нейросети, преобразующая входную последовательность в вектор, а затем в выходную (перевод).
Как вектор контекста передается от энкодера к декодеру?
Энкодер сжимает входную последовательность в вектор контекста (скрытое состояние). Декодер использует этот вектор как начальное состояние для генерации выходной последовательности.
Как механизм внимания улучшает Encoder-Decoder?
Механизм внимания (Attention) в Encoder-Decoder (Seq2Seq) позволяет декодеру «подсматривать» на все скрытые состояния энкодера на каждом шаге генерации. Вместо того чтобы сжимать все предложение в один вектор контекста, декодер вычисляет взвешенную сумму состояний энкодера, фокусируясь на тех словах, которые важны для перевода текущего слова (alignment).
