2. 在经典的Encoder-Decoder框架中加入Attention的机制。 所谓Attention机制就是用某种方式在Decoder输出的时候引入原文作为参考。 条件概率定义如下: p(yi|y1,...,yi−1,x)=g(yi−1,si,ci) 其中si 是RNN第 i 个时间状态的隐藏层输出。 si=f(si−1,yi−1,ci) 这里与经典E
Decoder在self-attention和FFNN之间添加了一层Encoder-Decoder Attention。这一层使decoder可以focus到input sentence中的某一部分(与soft attention类似)。 Transformer的Decoder部分 Tensors in Transformer 熟悉了结构之后,再来看看tensor在transformer间是怎样的流转的。 首先,根据NLP任务的流程,我们会先得到输入的embedding...
一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)的学习框架。Encoder的主要任务是处理输入序列,将其转换为一组内部表示(也称为编码),这些内部表示将捕获输入序列中的关键信息。Decoder则负责接收这些内部表示,并生成一个输出序列。输出序列可以是与输入序列...
1.Encoder-Decoder模型及RNN的实现 encoder-decoder模型虽然非常经典,但是局限性也非常大。最大的局限性就在于编码和解码之间的唯一联系就是一个固定长度的语义向量C。也就是说,编码器要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的向量中去。但是这样做有两个弊端,一是语义向量无法完全表示整个序列的信息,还有就是先输入的...
人工智能-机器学习-深度学习-自然语言处理(NLP)-生成模型:Seq2Seq模型(Encoder-Decoder框架、Attention机制),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Part-1:EncoderDecoder 模型 全称Encoder Decoder,即编码器解码器,是自然语言生成中最重要的里程碑。它的思想是用一个编码器,如循环神经网络(RNN),卷积神经网络(CNN)等将一段输入的文本编码成连续空间的向量,然后再用一个解码器(一般都是 ...
本文将从Seq2Seq工作原理、Attention工作原理、Transformer工作原理三个方面,详细介绍Encoder-Decoder工作原理。 Encoder-Decoder工作原理 1、Seq2Seq工作原理 Seq2Seq(Sequence-to-Sequence):输入一个序列,输出另一个序列。 在2014年,Cho等人首次在循环神经网络(RNN)中提出了Seq2Seq(序列到序列)模型。与传统的统计翻译...
编码器-解码器注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer)是Transformer架构中的一个重要组成部分,它连接了编码器和解码器,使得解码器在生成每个输出时能够参考编码器的输出,从而捕捉到输入序列中的相关信息。以下是对编码器-解码器注意力层的详细解析: 一、作用与原理 ...
2. Encoder-Decoder(Seq2Seq)框架 要了解深度学习中的注意力模型,就不得不先谈Encoder-Decoder框架,因为目前大多数注意力模型附着在Encoder-Decoder框架下。其实注意力模型可以看作一种通用的思想,本身并不依赖于特定框架,这点需要注意。 Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式,应用场景异常广泛。图...
1.Encoder-Decoder Encoder-Decoder模型并不特指某种具体算法,而是一种通用的框架,这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。 Encoder-Decoder框架诠释了机器学习的核心思路:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题,从而解决现实问题。 Encoder又称为编码器,作用就是:将现实问题转化为数学问题。