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,...
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...
想更好地理解BERT,要先从它的主要部件-Transformer入手,同时,也可以延伸到相关的Attention机制及更早的Encoder-Decoder架构。本文参考了网上一些写得比较好的博文,梳理了从Encoder-Decoder到Attention机制、Transformer的应用和发展(着重讲解Attention机制和Transformer,想更深入了解Encoder-Decoder结构可以跳转到对应章节的参考...
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框架 概述 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。 Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据。 模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化