Transformer 的 Decoder 部分有两种注意力模块: 自注意力机制:在 Decoder 内部生成序列时,使用单向掩码。也就是说,每个词只能注意到它前面的词,而不能看到它后面的词,以确保生成过程的顺序性。这类似于 GPT 中的单向掩码。 Encoder-Decoder 注意力机制:这是 Decoder 对 Encoder 输出的注意力计算,用于将输入句子的...
目录 收起 Encoder Decoder Encoder-Decoder Encoder 在Encoder架构中,需要考虑每个词之间和自身与自身之间的关系,矩阵如下: x1x2x3x1111x2111x3111 1表示需要学习其它词与自身的关系和自身与自身的关系。 Encoder架构多用于不需要序列生成的任务,只需要对输入文本进行编码的场景,常见的模型有Bert系列,如BERT、...
Encoder-Decoder算法是一种深度学习模型结构,广泛应用于自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别等领域。它主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。如图1所示,这种结构能够处理序列到序列(Seq2Seq)的任务,如机器翻译、文本摘要、对话系统、声音转化等。 图1 编码器-解码器结构 编码器(Encoder) 编码器的...
在每个子层后面都有残差连接(图中的虚线)和层归一化(LayerNorm)操作,二者合起来称为Add&Norm操作。 Decoder(解码器): 图中Transformer的解码器部分同样一共6个相同的解码器层组成。 每个解码器层都有三个子层,掩蔽自注意力层(Masked Self-Attention)、Encoder-Decoder注意力层、逐位置的前馈神经网络。...
Encoder-Decoder编码器-解码器框架 Encoder-Decoder（编码器-解码器）框架是用于处理序列到序列任务的一种常见架构，尤其在机器翻译领域得到了广泛应用。这种框架包含两个主要组件：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder）：编码器的任务是接受输入序列，并将其转换为具有固定形状的编码状态。它通过递归...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。
在深度学习和人工智能的广阔领域中,Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构,它们各自在处理不同类型的数据和任务时展现出独特的优势。本文将深入探讨这三种架构的基本原理、应用场景以及它们之间的区别。 一、Decoder-Only架构 定义与应用:Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,仅包含解码器...
Encoder-Decoder框架是一种将编码器和解码器结合使用的通用架构,特别适用于处理序列到序列的任务。该框架首先通过编码器将输入序列转换为编码状态,然后利用解码器根据编码状态和已生成的部分目标序列逐步生成最终的目标序列。 1. 应用实例 机器翻译:将源语言句子编码为向量表示,然后解码生成目标语言句子。 文本摘要:将长...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...