解决Encoder-Decoder结构存在的问题,即在传统的Encoder和Decoder结构中,输入的每个单词会通过Encoder生成一个语义编码C,但是输入的每个word对这个C的贡献权重是一样的,从而导致在Decoder中,每个source word对每个输出word的贡献是一样的,没有体现attention,不符合人类的思考方式。 这里有一篇写的非常不错的英文博客,本节...
简单讲解注意力机制(Attention Mechanism)原理 + 多头注意力代码实现 豚骨拉面-- 3197 3 bert模型实战 文本分类 情感分析 大麦和小泥 31 0 详解attention 注意力机制 模型原理 大麦和小泥 221 1 [色彩研究]灰度的力量[ColorStudies-10][LightingMentor] 是灵梦哟 2.0万 17 【李宏毅】2024年最新最全【Age...
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: p(yt|y1,y2,...yt−1,x)=g(yt−1,st,ct) ...
encoder-decoder模型的流程可以理解为“编码--》存储--》解码”这一流程,可以用人脑流程来类比,我们先看到源Sequence,将其读一遍,然后在我们大脑当中就记住了这个源Sequence,并且存在大脑的某一个位置上,形成我们自己的记忆(对应Context),然后我们再经过思考,将这个大脑里的东西转变成输出,然后写下来。那么我们大脑读入...
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...
Seq2Seq(强调目的),不特指方法,满足输入序列,输出序列的,都统称为Seq2Seq模型,具体方法都基本属于Encoder-Decoder模型(强调方法)的范围。 3.Attention 前面的Encoder-Decoder因为存在信息过长,信息丢失的问题,所以Attention机制的出现,来解决这个问题。 Attention的特点是Encoder不再将整个输入序列编码为固定长度的中间向...
四、Attention模型 1.Encoder-Decoder模型的局限性 (1) 从第三节的第一部分的Encoder-Decoder模型的抽象图中可以看出Encoder和Decoder的唯一联系只有语义编码C,即将整个输入序列的信息编码成一个固定大小的状态向量再解码,相当于将信息”有损压缩”。很明显这样做有两个缺点: ...
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queries都来自于同一个地方...
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: ...
Below is the model config. { "add_cross_attention": false, "architectures": null, "bad_words_ids": null, "bos_token_id": null, "chunk_size_feed_forward": 0, "decoder": { "_num_labels": 1, "activation_function": "gelu_new", "add_cross_attention": true, "architectures": [ "...