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 编码器-解码器注意力层的主要作用是帮助解码器根据编码器的输出找到与
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...
1. Soft Attention(Global Attention)1.General Attention1. CNN + Attention1.点乘算法1. One-Head Attention 2. Local Attention2. Self Attention2. RNN + Attention2. 矩阵相乘2. Mutil-layer Attention 3. Hard Attention3. LSTM + Attention3.Cos相似度3.Mutil-head Attention 4. pure-Attention4. 串联...
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...
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 ...
一、Attention的本质 核心逻辑:从关注全部到关注重点 Attention机制处理长文本时,能从中抓住重点,不丢失重要信息。 Attention 机制像人类看图片的逻辑,当我们看一张图片的时候,我们并没有看清图片的全部内容,而是将注意力集中在了图片的焦点上。 我们的视觉系统就是一种 Attention机制,将有限的注意力集中在重点信息上,...
神经网络在机器翻译里面比较有名的模型之一就是Encoder–Decoder了,然而在attention机制出来之前,神经网络方法还是没有真正达到传统方法的水平的,用神经网络搞翻译这帮人只敢说“我们还在研究之中~~”。有了attention机制之后,这帮人终于可以扬眉吐气了,神经网络方法做翻译总算敢说超越传统方法了。(这些故事是一位NLP界...
一个多头self-attention层 一个Encoder-Decoder attention层 一个前馈全连接层 Decoder Block中的多头self-attention层 Decoder中的多头self-attention层与Encoder模块一致, 但需要注意的是Decoder模块的多头self-attention需要做look-ahead-mask, 因为在预测的时候"不能看见未来的信息", 所以要将当前的token和之后的token...
Transformer 是自然语言处理(NLP)领域中的一种革命性架构,其核心思想是通过 Self-Attention 机制捕捉序列中的全局依赖关系。本文将深入解析 Transformer 的整体架构,重点讲解 Encoder 和 Decoder 的工作原理,以及它们在实际任务中的应用。 一、Transformer 的整体架构 ...
Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention 传送门1:Encoder-Decoder 和 Seq2Seq 因为注意力不集中,所以这篇随笔就是看别人的文章,随手参考写写的。 1.Encoder-Decoder Encoder-Decoder模型并不特指某种具体算法,而是一种通用的框架,这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。