将模型分为多个头,形成多个子空间,可以让模型去关注不同方向的信息。 Transformer 或 Bert 的特定层是有独特功能的,底层更偏向于关注语法,顶层更偏向于关注语义。 同一层中,总有那么一两个头独一无二,和其它头关注的 Token 不同。 Transformer 中 Encoder 由 6 个相同的层组成,每个层包含 2 个部分: Multi-
从RNN、LSTM到Encoder-Decoder框架、注意力机制、Transformer 玉涵 来自专栏 · ZH.Li的机器学习笔记 262 人赞同了该文章 循环神经网络(RNN) 对于处理输入、输出不定长且存在上下文依赖的序列数据,类似DNN、CNN网络其效率较低,且无法解决依赖问题。对此我们需引入循环神经网络。(RNN, Recurrent Neural Network)(...
前一阵打算写这方面的文章,不过发现一个问题,就是如果要介绍Transformer,则必须先介绍Self Attention,亦必须介绍下Attention,以及Encoder-Decoder框架,以及GRU、LSTM、RNN和CNN,所以开始漫长的写作之旅。 截止目前,已经完成几篇文章的输出 《白话机器学习-卷积神经网络CNN》 《白话机器学习-循环神经网络RNN》 《白话机器...
总的来说,理解Transformer的解除器需要首先了解Encoder-Decoder框架的基本原理和作用。Transformer作为一种基于encoder-decoder框架设计的模型,在处理机器翻译等Seq2Seq任务时展现出了较好的效果。随着对Transformer模型的研究和改进,相信它在自然语言处理领域将会有着更加广泛和深远的应用前景。
Encoder-Decoder是Transformer模型最初提出时采用的架构,由独立的Encoder和Decoder两部分组成。Encoder将输入序列处理为一种中间表示,而Decoder则基于该中间表示自回归地生成目标序列。代表模型有T5、Flan-T5等。 优点 输入理解深入:Encoder部分采用双向注意力,对输入序列的编码理解非常深入。 输出生成灵活:Decoder部分基于Enco...
Transformer 的论文中使用了6层编码器(这里的层数6并不是固定的,你也可以根据实验效果来修改层数)。同理,解码部分也是由多层的解码器组成(论文里也使用了6层的解码器)。 如何理解这里的多层呢?这就要求我们理解它们有啥用?而不是受名字误解。 编码器是用来做数据特征抽取的,编码器把输入数据的特征抽取出来(一般...
Transformer中的Encoder-Decoder Transformer 中的 Attention 是 Self-Attention (自注意力机制),而且是 Multi-Head Attention (多头注意力机制)。 Attention 机制 Source 是由一系列 组成,此时给定 Target 中某个元素 Query,通过计算 Query 和 各个 Key 的相似性,得到每个 Key 对 Value 的权重系数,然后对 Value 进...
通过不断引入新的技术和方法(如注意力机制、Transformer等),Encoder-Decoder框架的性能和应用范围还在不断提升。相信在未来的发展中,Encoder-Decoder框架将继续发挥重要作用,推动人工智能技术的进一步发展。 希望本文能够帮助读者更好地理解Encoder-Decoder框架的基本原理和应用价值。如果你对这一框架有更深入的兴趣或问题,...
Transformer 的论文中使用了6层编码器(这里的层数6并不是固定的,你也可以根据实验效果来修改层数)。同理,解码部分也是由多层的解码器组成(论文里也使用了6层的解码器)。 如何理解这里的多层呢?这就要求我们理解它们有啥用?而不是受名字误解。 编码器是用来做数据特征抽取的,编码器把输入数据的特征抽取出来(一般...
复杂特征建模能力:编码器的多层神经网络结构(如LSTM、Transformer)可捕获输入数据中的时序依赖、空间关联等深层特征。在物流配送规划场景中,模型能同时考虑交通状况、货物重量、配送时限等多维度信息。 动态生成适应性:解码器的自回归生成机制支持动态调整输出。以课程规划为...