Transformer編碼器與解碼器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系 原創(chuàng)
“ 編碼器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的組成部分，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型又由編碼器來實(shí)現(xiàn)。”
在上一篇文章中介紹了Transformer架構(gòu)的Encoder-Decoder編碼器和解碼器；而且我們都知道Transformer架構(gòu)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)的一種方式，那么一個(gè)問題就產(chǎn)生了，編碼器和解碼器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系是什么？
即是由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成了一個(gè)個(gè)編碼器解碼器，還是由一個(gè)個(gè)編碼器解碼器組成了一層層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？它們的依賴關(guān)系是什么樣的？
編碼器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
先來說一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典架構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一個(gè)輸入層，一個(gè)輸出層，以及一個(gè)隱藏層組成的一個(gè)層次分明的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；而隱藏層包含一個(gè)到多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層(n>=1)。如下圖是所示：
OK下面再說回編碼器和解碼器，編碼器（Encoder）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）之間的關(guān)系是緊密且層次分明的。編碼器本質(zhì)上是一種特定功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以看作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)具體實(shí)現(xiàn)或模塊，用于特定任務(wù)（如特征提取、數(shù)據(jù)表示學(xué)習(xí)等）。
1. 編碼器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系概述
層次 | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | 編碼器 |
范圍 | 廣義的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括各種類型（CNN、RNN、Transformer 等）。 | 是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于將輸入數(shù)據(jù)映射到更緊湊的特征空間。 |
作用 | 模擬生物神經(jīng)元，通過連接和計(jì)算完成復(fù)雜任務(wù)。 | 作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體實(shí)現(xiàn)，用于將輸入數(shù)據(jù)編碼為高維特征表示。 |
結(jié)構(gòu) | 由神經(jīng)元和連接權(quán)重構(gòu)成，可以是多層深度結(jié)構(gòu)。 | 包含多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如注意力機(jī)制、卷積、LSTM 單元等）。 |
功能 | 解決各類任務(wù)，包括分類、回歸、生成、特征提取等。 | 專注于提取輸入數(shù)據(jù)的語義和上下文特征。 |
2. 編碼器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種特定實(shí)現(xiàn)
(1) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的基礎(chǔ)工具，具有靈活性和通用性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)任務(wù)需求可以有不同實(shí)現(xiàn)：
- 感知機(jī)（Perceptron）：簡單的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于線性分類。
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：專注于圖像和局部特征提取。
- 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：擅長處理時(shí)間序列和順序數(shù)據(jù)。
- Transformer：基于注意力機(jī)制的架構(gòu)，用于序列建模和特征提取。
(2) 編碼器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分
編碼器是為了解決特定任務(wù)而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，通常負(fù)責(zé)以下功能：
- 將輸入數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻）映射為高維特征空間。
- 提供下游任務(wù)（如分類、翻譯或生成）所需的語義表示。
例如：
在 Transformer 中，編碼器是一個(gè)由多層注意力機(jī)制和前饋網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
在 Seq2Seq 模型 中，編碼器是一個(gè) RNN/LSTM 網(wǎng)絡(luò)，用于處理輸入序列。
3.編碼器的結(jié)構(gòu)是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的
編碼器本質(zhì)上是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)單元(神經(jīng)元)和層次結(jié)構(gòu)組成：
- 基礎(chǔ)單元：每個(gè)神經(jīng)元是一個(gè)簡單的計(jì)算單元，完成加權(quán)和、激活函數(shù)等操作。
- 層次結(jié)構(gòu)：多個(gè)神經(jīng)元組合形成層，層間連接構(gòu)成深度網(wǎng)絡(luò)，形成編碼器。
編碼器的通用結(jié)構(gòu)
- 以下是編碼器常見的結(jié)構(gòu)化實(shí)現(xiàn)方式：
1. 輸入嵌入層（Embedding Layer）: 將原始輸入（如文本或圖像）轉(zhuǎn)化為低級特征。
2. 核心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Core Neural Network）: 提取更高級的語義特征，可能包括注意力機(jī)制、卷積層或遞歸單元。
3. 輸出層（Output Layer）: 提供下游任務(wù)使用的高維特征表示。
4. 編碼器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能關(guān)系
編碼器的功能
- 特征提?。簩υ紨?shù)據(jù)進(jìn)行編碼，將復(fù)雜的輸入數(shù)據(jù)映射到高維空間中。
- 語義理解：捕捉數(shù)據(jù)中的深層模式，如句子中的語義關(guān)系或圖像中的物體信息。
- 數(shù)據(jù)壓縮：對高維輸入進(jìn)行降維，保留主要信息用于后續(xù)處理。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能
建模能力：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要目標(biāo)是近似復(fù)雜函數(shù)，從輸入到輸出學(xué)習(xí)非線性映射關(guān)系。
任務(wù)靈活性：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被設(shè)計(jì)為編碼器、解碼器、分類器等。
兩者關(guān)系
編碼器是任務(wù)驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)： 編碼器作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分，專注于前期特征提取或數(shù)據(jù)表示學(xué)習(xí)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供基礎(chǔ)工具： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是編碼器的實(shí)現(xiàn)框架，支持其特定功能的實(shí)現(xiàn)。
5. 編碼器在整體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的位置
編碼器通常是更大系統(tǒng)的一部分，和解碼器或其他模塊一起工作。例如
Seq2Seq 模型：
編碼器負(fù)責(zé)將輸入序列轉(zhuǎn)化為語義向量。
解碼器從語義向量生成目標(biāo)序列。
BERT 模型：
只包含編碼器部分，直接用于生成句子的上下文感知表示。
圖像模型：
編碼器提取圖像特征（如 CNN 提取邊緣、紋理），輸出層完成分類。
總結(jié)：編碼器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系
從結(jié)構(gòu)上看：編碼器是由多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊（如全連接層、卷積層、注意力層）組成的。
從功能上看：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通用計(jì)算框架，編碼器則是專門負(fù)責(zé)特征提取的模塊。
從應(yīng)用上看：編碼器是一個(gè)具體任務(wù)中的子模塊，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以是整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)。
簡而言之，編碼器是實(shí)現(xiàn)特定功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，二者是特定與泛化的關(guān)系。如果有具體場景，可以進(jìn)一步細(xì)化！
本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時(shí)代 作者：DFires
