编码器-解码器注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer)是Transformer架构中的一个重要组成部分,它连接了编码器和解码器,使得解码器在生成每个输出时能够参考编码器的输出,从而捕捉到输入序列中的相关信息。以下是对编码器-解码器注意力层的详细解析: 一、作用与原理 编码器-解码器注意力层的主要作用是帮助解码器根据编码器的输出找到与
生成Context Vector:使用得到的Attention Weight与对应的编码器隐藏状态进行加权求和,生成一个Context Vector。这个Vector包含了输入序列中重要信息的加权表示,用于指导解码器生成当前时刻的输出。 实际应用 Encoder-Decoder模型与Attention机制在自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别等多个领域中取得了显著成就。以下是一些典...
在池化层做Attention:比如Attention pooling,首先我们用LSTM学到一个比较好的句向量,作为query,然后用CNN先学习到一个特征矩阵作为key,再用query对key产生权重,进行Attention,得到最后的句向量。 LSTM+Attention LSTM内部有门控机制,其中输入门选择哪些当前信息进行输入,遗忘门选择遗忘哪些过去信息,这也算是一定程度的Atte...
例如,在文本摘要任务中,Seq2Seq模型结合Attention机制可以生成更加准确、简洁的摘要;在对话系统中,通过引入Attention机制,模型可以更好地理解用户的意图和上下文信息,从而生成更加自然、流畅的回复。 结语 Encoder-Decoder框架、Seq2Seq模型以及Attention机制是自然语言处理领域的三大法宝,它们不仅推动了机器翻译等任务的巨大进...
今天我们就来全面拆解 Transformer 的 Encoder 与 Decoder 内部模块结构,并附上一个动手小测验:画出 Transformer 的完整流程图,帮助大家真正掌握这个强大的架构。 一、Transformer 总览 Transformer 的核心是:自注意力机制(Self-Attention)+ 前馈神经网络(Feed Forward Network),通过堆叠多层 Encoder 和 Decoder 实现序列...
编码器-解码器注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer)是Transformer架构中的一个重要组成部分,它连接了编码器和解码器,使得解码器在生成每个输出时能够参考编码器的输出,从而捕捉到输入序列中的相关信息。以下是对编码器-解码器注意力层的详细解析: 一、作用与原理 ...
一个Encoder-Decoder attention层 一个前馈全连接层 Decoder Block中的多头self-attention层 Decoder中的多头self-attention层与Encoder模块一致, 但需要注意的是Decoder模块的多头self-attention需要做look-ahead-mask, 因为在预测的时候"不能看见未来的信息", 所以要将当前的token和之后的token全部mask. ...
想更好地理解BERT,要先从它的主要部件-Transformer入手,同时,也可以延伸到相关的Attention机制及更早的Encoder-Decoder架构。本文参考了网上一些写得比较好的博文,梳理了从Encoder-Decoder到Attention机制、Transformer的应用和发展(着重讲解Attention机制和Transformer,想更深入了解Encoder-Decoder结构可以跳转到对应章节的参考...
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 Encoder 是 Transformer 的核心部分,其主要任务是将输入序列编码为上下文表示。以下是 Encoder 的工作流程: 输入表示 输入序列中的每个词会被转换为一个向量表示,通常由词嵌入(Word Embedding)和位置编码(Position...
在本节中,我们先了解一下 EncDec 模型和 Attention 机制的基础思想,然后再一步一步教您用 PaddlePaddle 实现它。 Part-1:EncoderDecoder 模型 全称Encoder Decoder,即编码器解码器,是自然语言生成中最重要的里程碑。它的思想是用一个编码器...