几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
在下一步中,decoder 继续将“fliegt”作为附加输入。我们重复这个过程,直到 decoder 预测出 EOS token 或者达到最大输出长度限制。 Transformer 架构最初是为机器翻译等序列到序列任务而设计的,但 encoder 和 decoder 块很快就被改编为独立模型。尽管现在有数千种不同的 Transformer 模型,但大多数属于以下三种类型之一...
这样看在Transformer中主要部分其实就是编码器Encoder与解码器Decoder两个部分; 编码器: 编码器部分是由多头注意力机制,残差链接,层归一化,前馈神经网络所构成。 先来了解一下多头注意力机制,多头注意力机制是由多个自注意力机制组合而成。 自注意力机制:
https://www.infoq.cn/article/lteUOi30R4uEyy740Ht2,这个后半部分讲的不错! 1.Transformer Encoder (N=6 层,每层包括 2 个 sub-layers): 上面这个图真的讲的十分清楚了。 multi-head self-atten
为进一步促进交流与思考,我们在RACV 2021中组织了“视觉transformer 从主干encoder 到任务decoder: 现状与趋势”专题,邀请到邱锡鹏、胡瀚、张祥雨和王兴刚四位专家,同与会者一道,就相关的话题进行了深入而有趣的探讨。 专题组织者:王井东、卢湖川、马占宇、刘洋...
本文深入浅出地解析了Transformer模型中Encoder与Decoder的核心工作机制,通过简明扼要的语言和生动的实例,展示了它们在训练和推理过程中的具体作用与交互方式,帮助读者理解这一革命性自然语言处理架构的精髓。
理解Transformer模型中的Encoder和Decoder是掌握其工作原理的关键。我们可以通过以下几个方面来解释它们: EncoderEncoder的主要任务是将输入序列(通常是文本)转换为一组特征表示(也称为编码)。这些特征表示包…
I. 前言前面已经写了很多关于时间序列预测的文章: 时间序列预测其中有一篇文章 Cyril-KI:PyTorch搭建Transformer实现多变量多步长时间序列预测(负荷预测)中我们仅仅使用了Transformer的encoder进行编码,然后…
百度贴吧 聊兴趣,上贴吧 立即打开 百度贴吧内打开 综合 贴 吧 人 直播 正在加载...