编码器-解码器结构:Transformer由多个编码器(Encoder)层和解码器(Decoder)层组成。编码器层负责处理输入序列,解码器层负责生成输出序列。 残差连接与层规范化(Residual Connections and Layer Normalization):为了帮助梯度流动和稳定训练,每个子层前后都加入了残差连接,并且在每个子层之后应用了层规范化。 class
编码器(Encoder):由多个相同的编码器层堆叠组成,每个编码器层包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层。 解码器(Decoder):由多个相同的解码器层堆叠组成,每个解码器层包含一个自注意力子层、一个编码器-解码器注意力子层和一个前馈神经网络子层。 4.1 自注意力机制(Self-Attention) 自注意力机制是Transforme...
下面我们来介绍RNN最重要的一个变种:N vs M。这种结构又叫Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型。 从名字就能看出,这个结构的原理是先编码后解码。左侧的RNN用来编码得到c,拿到c后再 除了以上这些结构以外RNN还有很多种结构,用于应对不同的需求和解决不同的问题。还想继续了解可以看一下下面这个博客,里面...
其核心思想是: 通过编码器(Encoder)将输入序列编码成一个定长的向量表示,也称为具有上下文信息的表示,简称为上下文(context)。 然后将上下文向量喂给解码器(Decoder),来生成任务相关的输出序列。 总结一下,编码器-解码器架构包含三个组件: 编码器接收一个输入序列,xn1x1n,然后生成对应的上下文表示,hn1h1n。常用于...
#decoder:代表解码器的实例化对象 #encoder_optimizer:代表编码器优化器 #decoder_optimizer:代表解码器优化器 #criterion:损失函数 #max_length:代表句子的最大长度 #初始化编码器的隐藏层张量 encoder_hidden=encoder.initHidden() #训练前将编码器和解码器的优化器梯度归零 encoder_optimizer.zero_grad() decoder_...
Transformer模型的另一个关键创新是其编码器-解码器(Encoder-Decoder)架构。编码器负责处理输入序列,将其转换为高维空间中的一组表示,而解码器则利用这些表示来生成输出序列。每个编码器和解码器都是由多个相同的层堆叠而成,每层都包含自注意力机制和前馈神经网络。
异步的序列到序列模式也称为编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型,即输入序列和输出序列不需要有严格的对应关系,也不需要保持相同的长度。其具体应用有,文本摘要、图像理解(Image Caption)、问答系统(Question Answering system)、多步时间序列预测、机器翻译等。比如在机器翻译中,输入为源语言的单词序列,输出为目标语言...
A:不准,浪费。但是可以这么处理。在早期的sequence_to_sequence模型中,就是把encoder RNN的最后一个cell的输出作为context传给decoder,当然后来还有更好的办法,如attention mechanism。在这里只展示最简单的。 2. 输入长度不固定,输出长度不固定 如果输出长度不固定,我们只需要把<1>中输出中加入'sos''eos',并且去掉...
PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。在构建神经...