编码器-解码器注意力层的计算过程与自注意力机制类似,但有一些关键的不同点。具体来说,计算过程如下: 查询(Query)向量:来自解码器当前步骤的向量,表示解码器当前需要关注的信息。 键(Key)和值(Value)向量:来自编码器处理后的所有词的向量,表示输入句子的全部信息。 计算注意力得分:使用Query向量与所有Key向量进行...
编码器-解码器注意力 多头注意力 注意力超参数 输入层 线性层 在注意力头之间切分数据 线性层权重按头进行逻辑分区 重新调整 Q、K 和 V 矩阵的形状 计算每个头的注意力分数 将每个头的注意力分数合并在一起 端到端多头注意力 多头拆分为了捕捉更丰富的解释 解码器自注意力和掩码 最后 Transformer的大脑 多头注...
在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况. 在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention). 3.3计算规则以及...
右边是解码器的部分,解码器的核心功能是根据编码器提供的上下文信息以及已生成的部分目标序列(在生成式任务中)来生成完整的目标序列。解码器同样由多个解码器层组成,其结构与编码器层相似,但存在一些关键差异,以适应生成任务的需求。 和Encoder Block一样,Decoder也是由6个decoder堆叠而成的。 解码器的输入也要加上...
作者提出了一种编码器-解码器注意力 Transformer (EDAFormer),它由无嵌入Transformer(EFT)编码器和采用作者的无嵌入注意力(EFA)结构的全注意力解码器组成。所提出的EFA是一种新颖的全局上下文建模机制,它专注于实现全局非线性功能,而不是 Query 、键和值的具体角色。 对于解码器,作者探索了考虑全局性的优化结构,这...
全局注意力机制 斯坦福大学NLP研究人员Minh-Thang Luong等人在他们的论文“Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation”中,提出了用于机器翻译的编码器 - 解码器模型的注意机制,被称为“全局注意力”。 其是由Bahdanau等人在他们的论文“Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align ...
中文输入:"知", "识", "就", "是", "力", "量" 英语输出:"Knowledge", "is", "power" 当输入输出都是不定长序列时,我们可以使用编码器-解码器 (encoder-decoder) 或者 seq2seq。它们分别基于2014年的两个工作: Cho et al., Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistica...
[1] MLP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63184325 [2] 编码器-解码器参考:6405">https://zhuanlan.zhihu.com/p/52036405 [3] 注意力机制参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756[4] skip connect参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42833949...
编码器-解码器(seq2seq) 编码器(encoder)和解码器(decoder)分别对应着输入序列和输出序列的两个循环神经网络(RNN),通常分别在输出序列和输入序列头尾加上<go>,<eos>表示序列的开始和结束。 encoder-decoder.png 假设编码器输入x1,x2,...,xt经过变换后变成隐藏变量h1,h2,...,ht,然后进入c,解码器通过c获取编...
[1] MLP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63184325 [2] 编码器-解码器参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/52036405 [3] 注意力机制参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756 [4] skip connect参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42833949