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
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...
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)...
3.2 编码器-解码器注意力(Encoder-Decoder Attention) Decoder中的另一个自注意力层被替换为编码器-解码器注意力层。这一层允许Decoder查看Encoder的输出,从而根据整个输入序列来生成输出。 四、实际应用与经验分享 4.1 机器翻译 Transformer最初的应用就是机器翻译。通过Encoder将源语言句子编码成中间表示,然后Decoder根...
encoder和decoder是如何传递信息的?(cross attention) 解码阶段 Decoder细节 Encoder结构 block是多层的一个表示,input的每个token都对应一个output的一个tokenself-attention的输出做残差连接后再继续做层归一化 残差连接(Residual Connection):output1 = self-attention(token_vector) + token_vector 层归一化(Layer ...
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 ...
6、seq2seq - Transformer-Encoder、Transformer-Decoder Attention - 注意力机制 seq2seq是 Sequence to Sequence 的简写,seq2seq模型的核心就是编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成的 通过在seq2seq结构中加入Attention机制,是seq2seq的性能大大提升,先在seq2seq被广泛的用于机器翻译、对话生成、人体姿态序列生成...
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 ...
Transformer原始论文中的Decoder模块是由N=6个相同的Decoder Block堆叠而成, 其中每一个Block是由3个子模块构成, 分别是多头self-attention模块, Encoder-Decoder attention模块, 前馈全连接层模块. 6个Block的输入不完全相同: 最下面的一层Block接收的输入是经历了MASK之后的Decoder端的输入 + Encoder端的输出. ...
深入解析从Encoder-Decoder到Attention、Transformer的演变过程，理解这一领域中的关键概念和技术。本文旨在梳理这一系列发展，包括Attention机制和Transformer模型，为NLP领域研究者和开发者提供深入洞察。首先，了解Encoder-Decoder结构：这是一种广泛应用于Seq2Seq任务的模式，如机器翻译，通过读入信息、记忆、编写...