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
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...
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...
每个encoder的结构都是相同的,由Selft-attention layer和Feed Forward Neural Network(FFNN)组成。虽然结构相同,但是每个encoder之间没有共享权重。 Transformer的Encoder部分 Encoder的处理流程: self-attention layer处理input。self-attention layer使得encoder在处理单个输入单词的时候,可以观察到其他的单词。 FFNN处理self...
每个部分都由多个重复的模块(Layer)组成,每个 Layer 内部结构非常规范。 二、Encoder 模块拆解 一个Encoder Layer 通常包括以下结构: 输入Embedding → 位置编码 → 多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)→ 残差连接 + LayerNorm → 前馈全连接层(FFN)→ 残差连接 + LayerNorm ...
(cross attention) 解码阶段 Decoder细节 Encoder结构 block是多层的一个表示,input的每个token都对应一个output的一个tokenself-attention的输出做残差连接后再继续做层归一化 残差连接(Residual Connection):output1 = self-attention(token_vector) + token_vector 层归一化(Layer Normalization):output = LayerNorm...
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 ...
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“看到未来”)。这通过掩码自注意力机制实现,即在计算自注意力时,将当前位置之后的所有位置的注意力权重设为0。 3.2 编码器-解码器注意力(Encoder-Decoder Attention) Decoder中的另一个自注意力层...
Decoder Block中有2个注意力层的作用: 多头self-attention层是为了拟合Decoder端自身的信息, 而Encoder-Decoder attention层是为了整合Encoder和Decoder的信息. 3.2 Add & Norm模块 Add & Norm模块接在每一个Encoder Block和Decoder Block中的每一个子层的后面. 具体来说Add表示残差连接, Norm表示LayerNorm. ...
encoder-decoder attention代码Encoder-Decoder Attention 在深度学习中的机器翻译等任务中经常使用。以下是一个简单的 Python 代码示例，演示了 Encoder-Decoder Attention 的计算过程：import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers class Encoder(layers.Layer):def __init__...