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)...
self-attention layer使得encoder在处理单个输入单词的时候,可以观察到其他的单词。 FFNN处理selft-attention的输出。每个位置的输入会被FFNN单独处理。(The exact same feed-forward network is independently applied to each position.) Decoder Decoder在self-attention和FFNN之间添加了一层Encoder-Decoder Attention。这一...
Decoder的工作机制 训练过程: 输入处理:Decoder的输入包括两部分:一是Encoder的输出(即整个输入序列的编码),二是Decoder自身的输入(通常是目标序列的已生成部分,在训练初期可以是目标序列的左移版本,即包含起始符和已知的目标词)。 掩码自注意力(Masked Self-Attention):与Encoder的自注意力不同,Decoder的自注意力机制...
Encoder-Decoder阶段的编码与解码的方式可以是CNN、RNN、LSTM、GRU等; 三Encoder-Decoder结构 ❝ 下面我们来剖析下Encoder-Decoder的网络结构,由于本文重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编解码都使用RNN为例,对CNN、LSTM、GRU感兴趣的同学请参考本公众号的《白话机器学习》系列文章,里面有详细的推导和理解。 ❞ 那...
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...
因此我们需要用各个 q 去“查询”到底哪部分才是真正关心的，于是就在 decoder 中的 cross-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,本例中即encoder之前一层的的输出。
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。 同样,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 和 encoder 之间的主要区别在于 decoder 有两个注意子层: Masked multi-head self-attention layer 确保我们在每个时间步生成的 token 仅基于过去的输出和当前预测的 token。如果没有这个,decoder 可能会在训练过程中通过简单地复制目标翻译来作弊,屏蔽输入可确保任务不是微不足道的。
Decoder端的Block包括三个模块，Masked多头self-attention模块，多头Encoder-Decoder attention交互模块，以及...