目录 收起 Encoder Decoder Encoder-Decoder Encoder 在Encoder架构中,需要考虑每个词之间和自身与自身之间的关系,矩阵如下: x1x2x3x1111x2111x3111 1表示需要学习其它词与自身的关系和自身与自身的关系。 Encoder架构多用于不需要序列生成的任务,只需要对输入文本进行编码的场景,常见的模型有
1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制 Encoder 的注意力机制: Transformer 的 Encoder 部分通常是全局双向的,每个词可以对句子中的所有其他词进行注意力计算。 没有掩码,因为 Encoder 只需要关注输入句子中的所有词,不需要做单向或双向掩码。BERT 使用的双向掩码策略是一种特殊训练方式,与原始 Encoder...
Encoder-Decoder算法是一种深度学习模型结构,广泛应用于自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别等领域。它主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。如图1所示,这种结构能够处理序列到序列(Seq2Seq)的任务,如机器翻译、文本摘要、对话系统、声音转化等。 图1 编码器-解码器结构 编码器(Encoder) 编码器的...
建议自己画一遍 Transformer 的流程图,从输入 token 到输出结果,包括 Encoder 和 Decoder 各层之间的连接方式。 小提示可以参考以下流程(动手练习!): [Input Embedding + Pos Encoding] → [N个Encoder Layer 堆叠] → Encoder输出 ↓ [Shifted Output Embedding + Pos Encoding] → [N个Decoder Layer 堆叠(含 ...
Encoder编码器 Decoder (解码器):“求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案” Decoder解码器 Seq2Seq(Sequence-to-sequence):输入一个序列,输出另一个序列 Seq2Seq(序列到序列):强调模型的目的——将输入序列转换为输出序列。 Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或...
Encoder-Decoder框架是一种将编码器和解码器结合使用的通用架构,特别适用于处理序列到序列的任务。该框架首先通过编码器将输入序列转换为编码状态,然后利用解码器根据编码状态和已生成的部分目标序列逐步生成最终的目标序列。 1. 应用实例 机器翻译:将源语言句子编码为向量表示,然后解码生成目标语言句子。 文本摘要:将长...
大模型Transformer架构之编码器(Encoder)和解码器(Decoder),Transformer编码器的作用是特征提取,而解码器的作用是特征重建像很多人一样,一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之
Encoder-Decoder（编码器-解码器）框架是用于处理序列到序列任务的一种常见架构，尤其在机器翻译领域得到了广泛应用。这种框架包含两个主要组件：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）：编码器的任务是接受输入序列，并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归的神经网络层实现，一般采用循环神经...
大模型入门到精通:Transformer网络架构剖析之编码器(Encoder)和解码(Decoder),看这一篇就够了!,几乎所有主流的大模型都是基于Transformer网络架构构建的,Transformer的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么Transformer就可以类比人类大脑中的神经网络结
Encoder和Decoder在结构设计上存在明显差异。Encoder通常采用多层结构堆叠，内部包含自注意力机制和前馈神经网络，通过逐层处理输入序列捕捉全局依赖关系。Transformer的Encoder每层包含多头注意力模块，允许模型同时关注不同位置的关联信息，其输出会携带经过深度抽象的特征表示。Decoder在结构上比Encoder多出编码-解码注意力层，...