本文主要讲解Transformer之前的两个技术基础:Encoder-Decoder 框架和 Attention 机制。已经掌握Encoder-Decoder和Attention基础的读者可以直接阅读后续篇章。 本博客的 Transformer 系列文章共计四篇,导航如下: 前言 We propose a new simple network architecture, theTransformer, based solely onattention mechanisms, dispensi...
Transformer模型中使用多层Encoder-Decoder结构的主要目的是为了提高模型的表达能力和学习能力。 首先,多层Encoder-Decoder结构可以使模型更好地捕捉输入序列和输出序列之间的复杂关系。每一层的Encoder可以逐步提取输入序列的特征表示,并将这些信息传递给下一层进行进一步处理。类似地,每一层的Decoder可以根据前一层的输出和...
如果直接从输入层往上看transformer的结构或许会比较复杂,可以先把Transformer结构的左右两边分别看成一个整体,左边的模块我们称为编码器encoder,右边称为解码器decoder。 Encoder & Decoder encoder负责处理来自输入层的序列,提取序列中的语义特征,而decoder负责生成输出。 这两个模块通常搭配使用,对于不同的任务类型可以选...
Encoder-Decoder架构是神经网络机器翻译的核心,它分为两个主要部分:Encoder和Decoder。Encoder将输入句子的词向量表示为一个上下文向量,Decoder则将这个上下文向量转化为目标语言的句子。在Encoder的设计中,我们通常采用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或变压器(Transformer)等深度学习模型。其中,Transformer因其优秀...
Additionally, a fusion block is embedded for scaling-attention that combines the outputs from the encoder-decoder blocks to enhance the semantic features and reduce the non-semantic ones. Transformer encoder blocks also modified by adding a local feedforward layer and skips connections, and adjust ...
Object Contour Detection with a Fully ConvolutionalEncoder-DecoderNetwork使用卷积编码解码网络检测主要目标的边缘 网络结构是: 编码:VGG-16 解码:反池化-卷积-激活-dropout 卷积核: The number of channels of everydecoderlayer is properly SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmen...
Therefore, based on an encoder-decoder architecture, we propose a novel alternate encoder dual decoder CNN-Transformer network, AD2Former, with two attractive designs: 1) We propose alternating learning encoder can achieve real-time interaction between local and global information, allowing both to ...
The goal of the blog post is to give anin-detailexplanation ofhowthe transformer-based encoder-decoder architecture modelssequence-to-sequenceproblems. We will focus on the mathematical model defined by the architecture and how the model can be used in inference. Along the way, we will give so...
这个问题本身不太对，因为transformer本身只是一种网络结构，transformer本身又能用来扮演encoder和decoder的...
Transformer是在2017年由谷歌提出的，当时应用在机器翻译场景。从结构上来看，它分为Encoder 和Decoder两个...