输出序列可以是与输入序列相同或不同的类型,这取决于具体的应用场景。 二、Self-Attention的作用 Self-Attention,即自注意力机制,是Transformer模型中的一个关键组件。它允许模型在处理输入序列时,将每个单词与序列中的其他单词进行比较,从而确定哪些单词对当前单词的预测最重要。这种机制使得模型能够更好地理解输入序列的...
解码的时候只能够依靠i时刻之前(包括i)的的输出,而不能依赖于i时刻之后的输出.因此我们要采取一个遮盖的方法(Mask)使得其在计算self-attention的时候只用i个时刻之前的token进行计算,因为Decoder是用来做预测的,而在训练预测能力的时候,我们不能够"提前看答案",因此要将未来的信息给遮盖住. 该处理...
1. Decoder 的 self-attention 中的 mask 本节介绍的 mask 对应模型结构图中的位置: 如下图,decoder 的 self-attention 中使用的 mask是一个下三角矩阵,当 decoder 预测第一个单词时,给它的输入是一个特殊字符x1,当 decoder 预测第二个位置时,给它的输入是特殊字符x1和目标序列的第一个单词x2 下面举一个...
5. 把第4步的weighted value vectors相加,得到当前word的self-attention layer的输出。 得到Self-attention layer的输出后,就可以输入到FFNN中。在实际应用中,这些操作都是以矩阵形式实现以加快计算速度的。 矩阵形式的self-attention计算 计算出Key, Query, Value矩阵 - 用embedding matrixX和训练的权重矩阵W^Q, W...
而decoder中的masked multi-head attention是用来衡量target对target的注意力，这也是self attention中self...
优化Decoder的Self-Attention:原始Transformer中Decoder的Self-Attention是基于上三角的Mask矩阵,只能看到当前...
简单讲解注意力机制(Attention Mechanism)原理 + 多头注意力代码实现 豚骨拉面-- 3197 3 bert模型实战 文本分类 情感分析 大麦和小泥 31 0 详解attention 注意力机制 模型原理 大麦和小泥 221 1 [色彩研究]灰度的力量[ColorStudies-10][LightingMentor] 是灵梦哟 2.0万 17 【李宏毅】2024年最新最全【Age...
Transformer解码器(Decoder)的原理主要包括以下步骤: 1. 输入序列经过编码器(Encoder)的处理,得到输入的上下文向量。 2. 解码器接收到这个上下文向量和前一个时刻的输出,然后进行一次自注意机制(Self-Attention)的计算。 3. 在计算完自注意机制后,解码器会进行一次前馈网络(Feed-Forward Network)的操作,以进一步处理信...
在encoder-decoder的attention层,queries来自于之前的decoder层,而keys和values都来自于encoder的输出。这个类似于很多已经提出的seq2seq模型所使用的attention机制。 在encoder含有self-attention层。在一个self-attention层中,所有的keys,values以及queries都来自于同一个地方,本例中即encoder之前一层的的输出。
self.sublayer = clones(SublayerConnection(size, dropout), 2) # 残差连接 self.size = size def forward(self, x, mask): "Follow Figure 1 (left) for connections." # 两个残差连接,第一个是attention , 第二个是前向 x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, mask...