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...
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获取编码器的内容,进行变换后得到...
编码器可以赋予编码器输出不同的权重,在计算解码器输出序列的每次迭代中使用。 解码器循环层的最终输入为注意力加权的编码器输出和循环单元前一步的预测单词索引。下为这一过程的示意图,其中“Context”(上下文)表示编码器输出张量。为了简化图形,示意图中省略了嵌入层。 [3] 编码器-解码器(encoder-decoder) 为...
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 模型。这两个模型本质上都用到了两个循环神经网络,分别叫做编码器和解码器。编码器对应输入序列,解码器对应输出序列。 下图描述了使用编码器—解码器将上述英语句子翻译成法语句子的一种方法。在训练数据集中,我们可以在每个...
[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...
动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制 从零开始的人工智能 4159 4 26:10 【官方双语】直观解释注意力机制,Transformer的核心 | 【深度学习第6章】 3Blue1Brown 33.5万 491 2:28:32 终于有人讲明白了如何轻松构建seq2seq序列到序列模型!清华大佬2小时详解seq2seq编码器-解码...
编码器将输入序列映射为一个上下文变量，这个变量包含输入序列的关键信息。原始的编码器-解码器模型存在局限性，即解码器在每个时间步都使用相同的上下文变量，忽略了可能与当前输出更相关的信息。为解决这一问题，注意力机制被引入，允许解码器在不同时间步根据输入序列的不同部分分配注意力，从而提高了模型...
参考:动手学深度学习第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制 以机器翻译作为示例讲解的,相关笔记如下: Encoder与Decoder之间的关联,可以是最后的隐含层,或者不同的Attention层,而且对于Decoder的没一个模块都对应着不同的输入,与U-Net模型类似,如下图所示。 对于注意力机制的理解,翻译中,对于预测每个单词的...
本文全面探讨了Transformer及其衍生模型,深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构,并列举了其编码实现加深理解,最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理,并展示其在人工智能领域的广泛影响。 作者TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复...
95.【项目实战】-加入额外编码特征 09:24 96.【项目实战】-加入位置编码特征 05:13 97.【项目实战】-mask机制 08:50 98.【项目实战】-构建QKV矩阵 12:39 99.【项目实战】-完成Transformer模块构建 09:57 持续更新中 00:03 【保姆级教程】带你彻底啃透AI顶会论文! bilibili课堂 【全126集】目...