通用句子编码器 「Universal Sentence Encoder」这篇论文介绍了一种模型，它通过增加更多任务来扩展上述的多任务训练，并与一个类似 skip-thought 的模型联合训练，从而在给定文本片段下预测句子上下文...成对语义相似性比较，结果为 TensorFlow Hub 通用句子编码器模型的输出。...正如文中所说，通用句子编码器模型的一个变体使用了深度平均网络（DAN）编码器，而另一个变体使用了更加复杂的自注意力网络架构 Transformer。 ?...新模型 除了上述的通用句子编码器模型之外，我们还在 TensorFlow Hub 上共享了两个新模型：大型通用句型编码器通和精简版通用句型编码器。...在实现这些目标的过程中，很有可能会产生出真正的「通用」编码器。
问题背景 有客户希望把现有的PCM数据编码成AMR，或者希望把录音得到的PCM数据经过处理后再进行音频编码。 问题描述 AMR的输入数据是可以由客户自定义的。...问题分析 梳理录音初始化流程 recorder_base *recorder_create() //初始化录音设备 CaptureCtrl *CaptureDeviceCreate() //录音数据流处理结构体...mCaptureControlOps.cdxRead //获取录音数据数据流 可以知道，录音数据由project/common/apps/cedarx/capture_ctrl/...，则可以通过修改该函数，把数据修改完毕后再返回。...解决方法 以把SD卡中的PCM编码成AMR格式为例。
在高层次上， 编码器负责接受输入语句并将其转换为隐藏表示，并丢弃所有无用信息。 解码器接受这个隐藏表示并尝试生成目标句子。 在本文[1]中，我们将深入分析 Transformer 模型的编码器组件。...最后一个编码器的输出是馈送到解码器块的输入句子的最终表示。 Enoder 每个编码器块可以进一步拆分为两个组件，如下图所示。...Self-Attention 机制 大家脑海中可能会浮现出第一个问题：attention和self-attention是不同的概念吗？是的，他们是。...残差层确保在处理过程中不会丢失与子层输入相关的重要信息。而规范化层促进更快的模型训练并防止值发生重大变化。...让我们快速回顾一下编码器使用的步骤： 生成输入句子的嵌入或标记化表示。这将是我们的输入矩阵 X。 生成位置嵌入以保留与输入句子的词序相关的信息，并将其添加到输入矩阵 X。
循环神经网络（RNN） 解决问题 序列数据处理：RNN能够处理多个输入对应多个输出的情况，尤其适用于序列数据，如时间序列、语音或文本，其中每个输出与当前的及之前的输入都有关。...工作原理 LSTM的细胞结构和运算 输入门：决定哪些新信息应该被添加到记忆单元中 由一个sigmoid激活函数和一个tanh激活函数组成。...流程： 源语言输入：将源语言句子分词并转换为词向量序列。 编码：使用编码器LSTM处理源语言词向量序列，输出上下文向量。 初始化解码器：将上下文向量作为解码器LSTM的初始隐藏状态。...每个编码器层由两个子层连接结构组成：第一个子层是多头自注意力子层，第二个子层是一个前馈全连接子层。每个子层后都接有一个规范化层和一个残差连接。 解码器部分： 由N个解码器层堆叠而成。...在训练阶段，模型会接收成对的句子作为输入，并尝试预测第二个句子是否是第一个句子的后续句子。
只要你的问题可以通过「以一种格式编码输入数据然后对其用另一种格式解码」的方式解决，那么你应该就可以使用或扩展地使用这个框架。 使用性：你可以仅用一行命令就训练一个模型。...编码器 编码器用于读取源数据（source data），比如一个词序列或一张图像，然后产出一个在连续空间中的特征表示。...比如，一个循环神经网络编码器可能会以一个词序列为输入，然后产生一个大致对应了该文本的含义的一个固定长度的向量。...而一个基于卷积神经网络的编码器则可以以一张图像为输入，并生成包含了该图像的更高级特征的新内容。其中的思想是：由编码器所产生的表征可被解码器用来生成新数据，比如另一种语言的句子和图像的描述。...模型也需要对从输入流程读取到的数据进行必要的预处理。这里实现的每个模型都是可被传递给 tf.contrib.learn Estimator 的 model_fn。
每个编码器层由两个子层连接结构组成：第一个子层是多头自注意力子层，第二个子层是一个前馈全连接子层。每个子层后都接有一个规范化层和一个残差连接。 （3）解码器部分 由N个解码器层堆叠而成。...（3）缩放点积注意力 在每个头内部，使用缩放点积注意力来计算Query和Key之间的注意力分数。这个分数决定了在生成输出时，模型应该关注Value向量的部分。...BERT架构 （1）输入层（Embedding） Token Embeddings：将单词或字词转换为固定维度的向量。 Segment Embeddings：用于区分句子对中的不同句子。...在训练阶段，模型会随机遮盖输入序列中的部分单词，并尝试根据上下文预测这些单词。 NSP输出层：用于判断两个句子是否为连续的句子对。...在训练阶段，模型会接收成对的句子作为输入，并尝试预测第二个句子是否是第一个句子的后续句子。 2.
Transformer采用了同样的模式，并结合了自注意力机制，编码器和解码器均使用完全连接的层。编码器由6个相同的层组成，每个层有2个子层。...解码器包括第三子层，第三子层对编码器堆栈的输出进行多头注意。每个子层都被剩余连接包围，然后再进行层的规范化处理。为了防止子层出现位置混淆，需要对解码器堆栈中的自注意层进行了修改。...BERT有两个主要的步骤，预训练和微调。 在预训练阶段，这个模型通过不同的预训练任务对未标记数据进行训练。在微调过程中，使用预训练的参数初始化模型。然后，使用来自下游任务的标记数据对参数进行微调。...句子对打包在一起形成单一表示。句子通过特殊标记[(SEP)]进行区分，并通过在每个标记中添加学习的嵌入来表示它们是属于句子A还是B。...编码器和解码器的工作原理是将递归神经网络应用于输入和输出序列的每个位置的表示。递归神经网络不会在序列中重复出现。相反，它在每个位置的向量表示的连续修正中反复出现。
这类模型大概过程是首先将源句子的输入序列送入到编码器中，提取最后隐藏状态的表示并用于解码器的输入，然后一个接一个地生成目标单词，这个过程广义上可以理解为不断地将前一个时刻 t-1 的输出作为后一个时刻...以nlp领域来说，序列可以是句子、段落、篇章等，所以我们也可以把它看作处理由一个句子（段落或篇章）生成另外一个句子（段落或篇章）的通用处理模型。...seq2seq模型通常具有编码器 - 解码器架构: 编码器encoder: 编码器处理输入序列并将序列信息压缩成固定长度的上下文向量（语义编码/语义向量context）。...期望这个向量能够比较好的表示输入序列的信息。 解码器decoder: 利用上下文向量初始化解码器以得到变换后的目标序列输出。早期工作仅使用编码器的最后状态作为解码器的输入。...每层有一个完全连接的前馈网络子层。 与编码器类似，每个子层采用残差连接和层规范化。
那么我们输入给编码器的就是时间步数为3的embedding数组，编码器只进行一次并行推理，即获得了对于输入的法语句子所提取的若干特征信息。 而对于解码器，是循环推理，逐个单词生成结果的。...最开始，由于什么都还没预测，我们会将编码器提取的特征，以及一个句子起始符传给解码器，解码器预期会输出一个单词I。...，然后对第二维和第三维进行转置操作，为了让代表句子长度维度和词向量维度能够相邻，这样注意力机制才能找到词义与句子位置的关系，从attention函数中可以看到，利用的是原始输入的倒数第一和第二维，这样我们就得到了每个头的输入...4个，分别是来自上一层的输入x，来自编码器层的语义存储变量memory，以及源数据掩码张量和目标数据掩码张量，将memory表示成m之后方便使用。...显然这对模型来说并不难，应该简单的若干次迭代就能学会。
在编码器和解码器的顶部引入一个额外的规范化层，作用是在FP16精度下能够稳定训练。模型架构如图3。 图3....NMT模型的每一层编码器和解码器融合，即将BERT的表征输入所有层，而不是只作为输入嵌入。...H_B（红色部分）和（H_E）^L（绿色部分）分别表示BERT和编码器的最后一层的输出 图4给出了算法说明。BERT、编码器和解码器逐步处理输入x∈X。...为了简化深度模型的训练，对单词嵌入采用了层规范化处理，对编码器和解码器采用了预规范化的残差连接（pre-norm residual connection）处理。...在训练期间，句子中最多有15%的词会由CSR和CSM来完成。对于单语数据，将这个比例设定为30%。
处理数据序列的传统神经网络通常使用编码器/解码器架构模式：编码器读取和处理整个输入数据序列，如英语句子，并将其转换为紧凑的数学表示形式。...这种表示形式是捕获输入本质的摘要然后，解码器获取此摘要并逐步生成输出序列，该序列可以是翻译成法语的相同句子这过程是按序进行，即它必须一个接一个地处理每个单词或数据的一部分。...每个头独立计算注意力，最后将它们的输出拼接加和规范化（Add & Norm）：每个多头自注意力和前馈神经网络的输出都会和输入进行相加，然后进行层规范化（Layer Normalization）前馈神经网络...这允许解码器在生成词语时参考输入序列的信息加和规范化（Add & Norm）：与编码器的相同前馈神经网络（Feed Forward）：与编码器的相同最终输出线性层（Linear）：将解码器的输出映射到词汇表大小的向量...它们不是将图像处理为像素网格，而是将图像数据视为一系列固定大小的补丁，类似于句子中单词的处理方式。每个补丁都经过展平、线性嵌入，然后由标准转换器编码器按顺序处理。添加位置嵌入是为了维护空间信息。
核心思想 编码器（Encoder）：使用一个循环神经网络（RNN）作为编码器（Encoder），读取输入句子，并将其压缩成一个固定维度的编码。...解码器（Decoder）：使用另一个循环神经网络（RNN）作为编码器（Decoder）读取这个编码，并逐步生成目标语言的一个句子。...最初引入注意力机制是为了解决机器翻译中遇到的长句子（超过50字）性能下降问题。 传统的机器翻译在长句子上的效果并不理想，因为固定长度的向量难以包含句子的所有语义细节。...为了更好地捕捉一个句子前后的语义特征，使用双向的RNNs。双向RNNs由前向RNN和后向RNN组成，分别处理输入序列的前半部分和后半部分。...每个编码器层由两个子层连接结构组成：第一个子层是一个多头注意力子层，第二个子层是一个前馈全连接子层。每个子层后都接有一个规范化层和一个残差连接。 解码器部分： 由N个解码器层堆叠而成。
这类模型大概过程是首先将源句子的输入序列送入到编码器中，提取最后隐藏状态的表示并用于解码器的输入，然后一个接一个地生成目标单词，这个过程广义上可以理解为不断地将前一个时刻 t-1 的输出作为后一个时刻...以nlp领域来说，序列可以是句子、段落、篇章等，所以我们也可以把它看作处理由一个句子（段落或篇章）生成另外一个句子（段落或篇章）的通用处理模型。...seq2seq模型通常具有编码器 - 解码器架构: 编码器encoder: 编码器处理输入序列并将序列信息压缩成固定长度的上下文向量（语义编码/语义向量context）。...是定义每个目标(输出)单词应该考虑给每个源(输入)隐藏状态的多大的权重(这恰恰反映了对此时解码的目标单词的贡献重要性)。...每层有一个完全连接的前馈网络子层。 与编码器类似，每个子层采用残差连接和层规范化。
不过，作为这一研究方向的忠实追随者： 你知道 BERT 的掩码语言模型由来已久吗？ 你知道注意力机制的时间复杂度不一定是输入的二次方量级吗？ 你知道你可以反向实现谷歌提出的相关模型吗？...第二代 PTM：「上下文相关」的预训练编码器 由于大多数 NLP 任务并不仅仅停留在单词层面上，研究人员自然而然地想到在句子或更高的层面上预训练神经编码器。...ULMFiT 包含 3 个步骤：（1）在通用领域的数据上训练 LM（2）在目标数据上对 LM 进行调优（3）在目标任务上进行调优。...通常，这些预训练任务应该是具有挑战性的，并且有大量的训练数据。我们将预训练任务总结为三类：监督学习、无监督学习、自监督学习。...监督学习（SL）是基于「输入-输出」对组成的训练数据，学习将输入映射到输出的函数。 无监督学习（UL）是从未标记的数据中发现一些内在的知识，如簇、密度(densities)、潜在表征。
这类模型大概过程是首先将源句子的输入序列送入到编码器中，提取最后隐藏状态的表示并用于解码器的输入，然后一个接一个地生成目标单词，这个过程广义上可以理解为不断地将前一个时刻 t-1 的输出作为后一个时刻...以 NLP 领域来说，序列可以是句子、段落、篇章等，所以我们也可以把它看作处理由一个句子（段落或篇章）生成另外一个句子（段落或篇章）的通用处理模型。...Seq2Seq 模型通常具有编码器 - 解码器架构: 编码器 Encoder: 编码器处理输入序列并将序列信息压缩成固定长度的上下文向量（语义编码/语义向量 context）。...(在t时刻的输出)的匹配程度分配分数 ? 。 ? 是定义每个目标(输出)单词应该考虑给每个源(输入)隐藏状态的多大的权重(这恰恰反映了对此时解码的目标单词的贡献重要性)。...每层有一个完全连接的前馈网络子层。 与编码器类似，每个子层采用残差连接和层规范化。
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