理解Transformer模型中的Encoder和Decoder是掌握其工作原理的关键。我们可以通过以下几个方面来解释它们: Encoder Encoder的主要任务是将输入序列(通常是文本)转换为一组特征表示(也称为编码)。这些特征表示包含了输入序列的语义信息,供Decoder在生成输出序列时参考。 输入嵌入(Input Embedding):首先,输入的每个单词或符号通...
位置编码:由于Transformer没有循环结构,无法像RNN那样隐式地学习位置信息,因此需要通过位置编码(Positional Encoding)来显式地表示元素在序列中的位置。 Encoder与Decoder的改造:Transformer的Encoder和Decoder都采用了堆叠的自注意力层和全连接层,并通过注意力机制(Attention Mechanism)实现Encoder到Decoder的信息传递。 (注:...
这样看在Transformer中主要部分其实就是编码器Encoder与解码器Decoder两个部分; 编码器: 编码器部分是由多头注意力机制,残差链接,层归一化,前馈神经网络所构成。 先来了解一下多头注意力机制,多头注意力机制是由多个自注意力机制组合而成。 自注意力机制: 我们的输入是词嵌入向量与位置编码所结合而成的一种编码将其...
特别是在自然语言处理(NLP)领域,Transformer已经成为许多先进模型的基础。这种架构的关键在于其Encoder和Decoder的设计,它们协同工作,使得模型能够理解并生成自然语言文本。 一、Encoder:输入序列的编码器 Encoder是Transformer架构中的一部分,主要负责将输入序列(如句子中的单词)转换成内部表示(或称为隐藏表示)。这个过程始...
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构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义...
最初的 Transformer 是基于在机器翻译任务中广泛使用的 encoder-decoder 架构。 如上图所示,encoder 由许多堆叠在一起的 encoder 层组成。 让我们将这些 encoder 层放大。 从上图可以看到,每个 encoder 层接收由 embedding 组成的序列,然后将序列输入子层: ...
本文从序列到序列(Seq2Seq)模型,并结合Transformer讲述了到Encoder-Decoder结构。并在其中穿插讲述了自回归编码器(AT Encoder)和非自回归编码器(NAT Encoder)的一些原理。 序列到序列模型(Seq2Seq) 序列到序列(sequence to sequence)模型指:输入和输出都是序列(sequence),且输出序列的长度由模型来决定。 Seq2Seq模型...
一、Transformer 的整体架构 Transformer 的架构由两部分组成: Encoder(编码器):负责将输入序列编码为上下文表示。 Decoder(解码器):负责基于编码器的输出生成目标序列。 两者通过Encoder-Decoder Attention机制连接,使得解码器能够利用编码器的上下文信息。 二、Encoder 的工作原理 ...
1. Encoder与Decoder的堆叠机制 在Transformer模型中,Encoder与Decoder的堆叠是实现模型深度的关键。堆叠机制通过多层的自注意力机制与前馈网络,逐步提取输入数据的高层次特征。 1.1 Encoder堆叠实现 Encoder堆叠的实现通过定义一个Encoder类完成。以下是实现代码示例: ...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...