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...
loss = loss_function(y_pred[:, :-1, 0], tgt[:, 1:, 0]) 当然,由于前边我们让tgt和src最后一个位置进行了concat,因此真正的真实值应该为tgt[:, 1:, 0]。 值得注意的是,在Decode的过程中,我们每次都是强制输入真实值而不是让预测值接着参与预测,这种策略又叫teacher forcing,它是指在每一轮预测...
解码器(Decoder):解码器负责执行相反的操作。它接收潜在空间中的点(即潜在向量),并尝试重构出原始输入数据。通过这种方式,解码器可以从压缩的潜在表示中生成新的数据实例,这些实例与原始数据在统计上是相似的。解码器的结构通常与编码器相镜像,但它逐步增加数据的维度,直到达到原始数据的大小。 损失函数(Loss Function...
{__index = function(t, i) return {t.data[i], t.label[i]} end} ); trainset.data = trainset.data:double() -- convert the data from a ByteTensor to a DoubleTensor. function trainset:size() return self.data:size(1) end
Seq2Seq模型主要在NLP,机器翻译,序列预测等问题上效果显著。一般情况下可以分解Seq2Seq模型为两个子模型:Encoder和Decoder。
需要用target数据来计算模型的loss。 我们首先需要对target端的数据进行一步预处理。在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时,序列中的最后一个字母(或单词)其实是没有用的。我们来用下图解释: 我们此时只看右边的Decoder端,可以看到我们的target序列是[<go>, W, X, Y, Z, <eos>],其中<go>,W,X...
需要用target数据来计算模型的loss。 我们首先需要对target端的数据进行一步预处理。在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时,序列中的最后一个字母(或单词)其实是没有用的。我们来用下图解释: 我们此时只看右边的Decoder端,可以看到我们的target序列是[<go>, W, X, Y, Z, <eos>],其中<go>,W,X...
需要用target数据来计算模型的loss。 我们首先需要对target端的数据进行一步预处理。在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时,序列中的最后一个字母(或单词)其实是没有用的。我们来用下图解释: 我们此时只看右边的Decoder端,可以看到我们的target序列是[<go>, W, X, Y, Z, <eos>],其中<go>,W,X...
1. Encoder-decoder pipeline 网络结构是一个简单的编码器-解码器结构,中间采用Channel-wise fully-connected layer来连接编码器和解码器,网络结构如图。 1.1 编码器:采用AlexNet网络作为baseline,五个卷积加上池化pool5,若输入图像为227x227,可以得到一个6x6x256的特征图。
正如上图所示,自编码器的结构和多层感知机(查看第十章)类似,除了输入神经元和输出神经元的个数相等。在上图的例子中,自编码器只有一个包含两个神经元的隐层(encoder),以及包含3个神经元的输出层(decoder)。输出是在设法重建输入,损失函数是重建损失(reconstruction loss)。