为了弥补上述基本Encoder-Decoder模型的局限性,近两年NLP领域提出Attention Model(注意力模型),典型的例子就是在机器翻译的时候,让生成词不是只能关注全局的语义编码向量c,而是增加了一个“注意力范围”,表示接下来输出词时候要重点关注输入序列中的哪些部分,然后根据关注的区域来产生下一个输出,如下图所示: 相比于之前的encoder
结论 Encoder-Decoder模型与Attention机制以其独特的优势,在深度学习的多个领域中发挥着重要作用。通过深入理解这两个核心概念,我们可以更好地应用它们来解决实际问题,推动深度学习技术的发展。未来,随着技术的不断演进,我们有理由相信Encoder-Decoder模型与Attention机制将展现出更加广泛的应用前景。相关文章推荐 文心一言接入...
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...
下面针对这三种类型:encoder-only,encoder-decoder和decoder-only的模型框架我们进行分析,看看它们之间到底有什么关系,每种结构又适合做什么任务。 从上图我们可以明显看出对于encoder-decoder结构,其encoder部分做的是双向的self-attention(即一个toekn和sequence中所有token做attention)。中间而langugae model是一个decoder...
etj也可以被称为alignment model,对齐模型,具体公式计算为: 其表示形式不止一种。v,W,U为网络参数,在网络更新时一并更新。 总结 基于attention机制的encoder-decoder框架的公式计算分为一下几个步骤: atj=exp(etj)∑k=1Txexp(etk) etj=score(st−1,hj)=vTtanh(Wst−1+Uhj) ...
2.4.3 模型中的attention Transformer以三种不同的方式使用了多头attention。 在encoder-decoder的attention层,queries来自于之前的decoder层,而keys和values都来自于encoder的输出。这个类似于很多已经提出的seq2seq模型所使用的attention机制。 在encoder含有self-attention层。在一个self-attention层中,所有的keys,values以及...
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...
Transformer模型的核心由Encoder和Decoder两部分组成,它们分别负责处理输入序列并生成输出序列。而Self-Attention和Cross-Attention则是这两种组件中不可或缺的部分,它们在模型的工作机制中起到了关键的作用。 一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)...
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. Decoder Block中的Encoder-Decoder attention层 ...
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...