总结 这个代码示例实现了完整的Transformer模型,包括Encoder和Decoder。Encoder负责处理输入序列并生成特征表示,Decoder使用这些特征表示和部分生成的输出序列来生成下一个输出单词。完整的Transformer模型可以用于多种自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成等。 发布于 2024-06-11 22:04・IP 属地广东 ...
在上面1.2encoder的代码实现中,我们已经实现了大部分decoder的模块。 但是encoder和decoder实现还是有区别的: decoder的Muti_head_Attention引入了Mask机制 decoder与encoder中模块的拼接方式不同 class Decoder(nn.Module):def __init__(self):super(Decoder, self).__init__()self.positional_encoding = Positional_...
output_sizereturnxclassAE(torch.nn.Module):#将编码器解码器组合,数据先后通过编码器、解码器处理def__init__(self,input_size,output_size,latent_size,hidden_size):super(AE,self).__init__()self.encoder=Encoder(input_size,hidden_size,latent_size)self.decoder=Decoder(latent_size,hidden_size,output...
在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时,序列中的最后一个字母(或单词)其实是没有用的。我们来用下图解释: 我们此时只看右边的Decoder端,可以看到我们的target序列是[<go>, W, X, Y, Z, <eos>],其中<go>,W,X,Y,Z是每个时间序列上输入给RNN的内容,我们发现,<eos>并没有作为输入传递给RNN。
encoder代码实现如下: decoder代码如下: 把encoder和decoder组成Transformer模型! transformer整体结构 Transformer结构图 Transformer 的 encoder、decoder 均由 6 个编码器叠加组成,encoder 和decoder在结构上都是相同的,但它们不共享权重。 输入序列经过word embedding和positional encoding相加后,输入到encoder。
下面是一个使用MATLAB实现经向解码的示例: ```matlab function decoded_data = decoder(encoded_data) %经向解码 decoded_data = ''; for i = 1:2:length(encoded_data) current_bits = encoded_data(i:i+1); if current_bits == '00' decoded_data = strcat(decoded_data, '0'); else decoded_...
代码语言:javascript 复制 classStoreItemDataset(Dataset): def__init__(self,cat_columns=[],num_columns=[],embed_vector_size=None,decoder_input=True,ohe_cat_columns=False): super().__init__() self.sequence_data=None self.ca...
encoder decoder代码 pytorch pytorch alexnet代码 引言 文通过代码实现了AlexNet算法,使用的是pytorch框架,版本为1.7.1。另外本专栏的所有算法都有对应的Libtorch版本(Libtorch版本的AlexNet地址),算法原理本文不做过多阐述。本文针对小白对代码以及相关函数进行讲解,建议配合代码进行阅读,代码中我进行了详细的注释,因此读者...
最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给Decoder,Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。 图中每一个box代表了一个RNN单元,通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编...