Decoder Masked Attention:用上三角 Mask 保证自回归生成,防止信息泄露 4. Encoder-Decoder Attention 作用:让 Decoder 能"读"到 Encoder 的输出,做条件生成 本质:Query 来自 Decoder,Key/Value 来自 Encoder 八、配套流程图与交互式可视化代码(Streamlit Demo) 1.
Encoder的主要任务是处理输入序列,将其转换为一组内部表示(也称为编码),这些内部表示将捕获输入序列中的关键信息。Decoder则负责接收这些内部表示,并生成一个输出序列。输出序列可以是与输入序列相同或不同的类型,这取决于具体的应用场景。 二、Self-Attention的作用 Self-Attention,即自注意力机制,是Transformer模型中的...
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...
Decoder的输入包括Encoder的输出和前面已经生成的部分输出序列。它的主要任务是预测下一个单词,直到整个序列生成完成。Decoder的结构与Encoder类似,也包含多层的自注意力机制和全连接层,但还额外加入了一个上下文注意力机制,用于将Encoder输出的信息融合到生成过程中。 Decoder的最后一层包含一个线性变换层,它将Decoder的输...
encoder和decoder结构都是基于Transformer模型。最初这种encoder-decoder结构其实是用作翻译任务的结构,其中encoder负责编码输入,decoder负责解码输出。其大概结构如下图所示。 因为Encoder模块和Decoder模块都是Transformer结果,所以,整个模型结构图如下 实际上,Transformer结构的成功从当时看直接霸榜了各个公共数据集的leaderboard...
📚 引言:Encoder-Decoder是深度学习中一个非常基础且重要的概念,它能够将现实问题转化为数学问题,并通过求解数学问题来得到解决方案。本文将从核心逻辑、Encoder和Decoder的作用以及Seq2Seq模型等方面详细讲解Encoder-Decoder。💡 核心逻辑:将现实问题转化为数学问题,通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案。🔍...
深度学习中的encoder–decoder结构可以类比为人类的信息处理过程，其中编码器负责记忆和理解输入信息，解码器则负责将这些信息转换成所需的形式。1. 编码器的作用： 记忆和理解：编码器接收输入信息，并将其提炼成一个较低维度的向量。这一过程类似于人类大脑对信息的记忆和理解。 信息提炼：编码器可以将...
Encoder 又称作编码器。它的作用就是「将现实问题转化为数学问题」 Decoder 又称作解码器,他的作用是「求解数学问题,并转化为现实世界的解决方案」 把2 个环节连接起来,用通用的图来表达则是下面的样子: 关于Encoder-Decoder,有2 点需要说明: ...
IntegerAddDecoder类继承了ReplayingDecoder<IntegerAddDecoder.PHASE>,其后面的泛型实参为IntegerAddDecoder.PHASE自定义的状态类型是一个 enum枚举类型,用来作为泛型变量state的实际类型,该枚举值的有两个常量: PHASE_1:表示第一个阶段,在此阶段将读取第一个整数; ...