生成Context Vector:使用得到的Attention Weight与对应的编码器隐藏状态进行加权求和,生成一个Context Vector。这个Vector包含了输入序列中重要信息的加权表示,用于指导解码器生成当前时刻的输出。 实际应用 Encoder-Decoder模型与Attention机制在自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别等多个领域中取得了显著成就。以下是一些典...
Soft Attention 是最普遍的attention机制,因为使用到了softmax,所以叫做soft attention。 带attention机制的Decoder 相较于传统的Encoder,加入attention机制后,编码器需要将source word编码成一个个向量(即hidden state)。与传统的Encoder-Deocder结构不同的是,传统方式只需要把最后一个hidden state当作context vecotr传给...
Seq2Seq Attention模型 Seq2Seq 模型是一个 Encoder-Decoder 结构的序列模型,输入是一个序列,输出也是一个序列。这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。Encoder 将一个可变长度的输入序列变为固定长度的向量,在自然语言处理中称为中间语义,Decoder 将这个固定长度的向量解码成可变长度的输出序列。
相比于之前的encoder-decoder模型,attention模型最大的区别就在于它不在要求编码器将所有输入信息都编码进一个固定长度的向量之中。相反,此时编码器需要将输入编码成一个向量的序列,而在解码的时候,每一步都会选择性的从向量序列中挑选一个子集进行进一步处理。这样,在产生每一个输出的时候,都能够做到充分利用输入序列...
LLM 101: 一起入门大语言模型 / Winter 2024 第二章 Transformer模型 第三节 编程实践 这一章主要掌握两个模型结构:RNN Encoder-Decoder with Attention和Transformer 1) RNN Encoder-Decoder with Attention 2) The Annotated Transformer 3). 基于OpenNMT和Transformer训练翻译模型 4) 非代码:斯坦福CS224N 作业4 ...
Attention机制的出现,就是为了解决这个问题。它允许Decoder在生成每个输出时,能够“关注”到输入序列的不同部分,从而更准确地捕捉输入和输出之间的对应关系。 生动比喻:继续用翻译的例子,Attention机制就像是翻译家在翻译时,不仅依赖于对全文的整体理解(上下文向量),还会特别关注当前正在翻译的那部分原文,以确保译文的准确...
Attention机制,对所有步骤的隐藏层进行加权,把注意力集中到整段文本中比较重要的隐藏层信息。性能比前面两种要好一点,方便可视化观察哪些步骤是重要的。 Encoder-Decoder 本文将从Encoder-Decoder的本质、Encoder-Decoder的原理、Encoder-Decoder的应用三个方面,带您一文搞懂Encoder-Decoder(编码器-解码器)。
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 ...
之前一直以为 Attention 和 RNN 没关系是凭空蹦出来的新概念;以为 Transformer, Encoder, Decoder 这几个概念是绑在一起的。并不尽然。 Encoder 和 Decoder RNN 里就有 Encoder Decoder 的概念。其中,encoder 接受用户输入,写入 hidden state。Decoder 接受之前时刻的隐状态,并生成 logits。类似的架构也出现在 CNN ...
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...