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...
每个Decoder Block包含3个子模块, 分别是多头自注意力层, Encoder-Decoder Attention层, 和前馈全连接层. 多头自注意力层采用和Encoder模块一样的Scaled Dot-Product Attention的计算方式, 最大的 区别在于需要添加look-ahead-mask, 即遮掩"未来的信息". Encoder-Decoder Attention层和上一层多头自注意力层最主要的...
Decoder在self-attention和FFNN之间添加了一层Encoder-Decoder Attention。这一层使decoder可以focus到input sentence中的某一部分(与soft attention类似)。 Transformer的Decoder部分 Tensors in Transformer 熟悉了结构之后,再来看看tensor在transformer间是怎样的流转的。 首先,根据NLP任务的流程,我们会先得到输入的embedding。
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...
自注意力层之后,通常会跟一个前馈网络(通常是两层全连接网络),用于对自注意力层的输出进行进一步变换。 三、Decoder详解 Decoder的结构与Encoder类似,但多了一些特别的设计来适应生成任务的需求。 3.1 掩码自注意力(Masked Self-Attention) 在生成任务中,Decoder需要确保在生成某个词时,只能看到它之前的词(即不能“...
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...
encoder-decoder attention layer 对decoder 层块的输出 Key 和 Value 向量执行多头关注,其中 decoder 的中间表示充当 Query。通过这种方式,encoder-decoder注意力层学习如何关联来自两个不同序列(例如两种不同语言)的 token。decoder可以访问每个块中的encoder Key 和 Value。
Attention Mechanism 工作原理:通过计算Decoder的隐藏状态与Encoder输出的每个词的隐藏状态的相似度(Score),进而得到每个词的Attention Weight,再将这些Weight与Encoder的隐藏状态加权求和,生成一个Context Vector。 Attention的工作原理 Encoder(编码器): 输入处理:原始输入是语料分词后的token_id被分批次传入Embedding层,将...
在encoder-decoder的attention层,queries来自于之前的decoder层,而keys和values都来自于encoder的输出。这个类似于很多已经提出的seq2seq模型所使用的attention机制。 在encoder含有self-attention层。在一个self-attention层中,所有的keys,values以及queries都来自于同一个地方,本例中即encoder之前一层的的输出。
attention是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术,它不算是一个完整的模型,应当是一种技术,能够作用于任何序列模型中。简单回顾一下Seq2Seq模型,传统的机器翻译基本都是基于Seq2Seq模型来做的,该模型分为encoder层与decoder层,并均为RNN或RNN的变体构成,如下图所示: ...