综合上述的应用,我们可以知道 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据,模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。所以,基于 Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样的模型。 上面提到的编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度...
综合上述的应用,我们可以知道 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据,模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。所以,基于 Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样的模型。 上面提到的编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度...
Transformer 模型自提出以来,在自然语言处理领域取得了卓越的成就,尤其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。而 Transformer 的核心就在于其 Encoder-Decoder 架构。本文将从零开始,逐步拆解这一模型架构,带你走进 Transformer 的世界。 一、Encoder-Decoder 架构概述 Encoder-Decoder 架构,又称编码器-解码器架构,是深度...
如下面可以看到将 X 有很多的矩阵 $W_0^Q$, 在Transformer 中,Encoder 的输出会作为 Decoder 的输入,Encoder 的输出是 K,V,Decoder 的上一层输入的 Q。 总结 Transformer 用 自注意力机制的原因在上文有提到过,注意力机制的 Transformer 模型在机器翻译任务中优于 RNN。利用多头注意力扩展了模型集中于不同位...
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。
注意这两个，比如transformerdecoder，传入的其实是decoderlayer,相当于GPT的一个gpt-block.然后推荐你看一...
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。
transformer详解 总体结构 encoder和decoder分别利用6个encoder和decoder组成,简化结构表示如下: 每个encoder和decoder的简化结构如下所示: 处理流程:首先对输入的数据进行一个embedding操作,embedding结束之后将结果输入到encoder层,self-attention处理完数据将结果送给前馈神经网络,得到的输出结果会输入到下一层encoder; encoder...
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特... ...