在seq2seq任务中,Transformer encoder显然需要和decoder联合训练,因为这不是个分类问题,encoder没法单独接MLP进行训练。其中,token流经encoder的过程比较简单,用self-attention就能解决,难点是这个decoder。首先要思考一个问题,如果让你设计如何使用这个decoder,你可以做到让decoder一次性得到所有的输出token吗?答案是不可能。
Encoder包含两层,一个Self-attention层和一个前馈神经网络层,Self-attention层能帮助当前节点不仅仅只关注当前的词,从而能获取到上下文的语义。 Decoder也包含Encoder提到的两层网络,但是在这两层中间还有一层Attention层,帮助当前节点获取到当前需要关注的重点内容。 4. Transformer Encoder的结构 首先,模型需要对输入的...
值得注意的是:这里的权重过分关注于自身的位置,即对于X*X^T来说,最终的权重过分关注X对其他词向量的注意力而在一定程度上忽略了其他词,故在后续的transformer中作者采取了多头注意力机制来弥补 同时softmax函数还很好的使得权重和为1,我们只需将得到的权重乘以原来的X,即可得到最终的输出,这个输出经过了一次词与词...
Transformer中的attention是self-attention,self-attention跟attention的主要区别是三个参数Q、K、V都是通过输入语句,就是自己来转换得到的。 2. Bert bert...可以稍稍过一遍,比如中国名校。这样权重高的信息得到较高的关注度。 attention的三个阶段 阶段1:query和key进行相似度计算 阶段2:将权值归一化,得到可用的权...
从transformer的结构图中我们可以看到decoder层的self-attention比encoder中的描述多了一个Masked 实际上多了这个Masked 我们要从下图中了解为什么是这样。 在上图中,我们可以看到,首先Decoder层中同样有输入,刚开始的输入我们需要一个BEGIN来表示开始(同样也需要一个END词向量来表示结束,于是词编码处我们需要的编码是所有...
Transformer的结构和Attention机制一样,Transformer模型中也采用了 Encoder-Decoder 架构。但其结构相比于Attention更加复杂,论文中Encoder层由6个Encoder堆叠在一起,Decoder层也一样。 每一个Encoder和Decoder的内部结构如下图: Encoder包含两层,一个Self-attention层和一个前馈神经网络层,Self-attention层能帮助当前节点不...
至此self-attention的部分已经讲解完毕,接下来我们回到transformer中,一起来庖丁解牛。 二、Transformer部分 2.1 整体结构 首先来纵观transformer整体结构(左半部分是encode,右半部分是decode): Transformer模型结构 2.2 encoder 首先分析左半部分,从下往上看inputs即为我们输入的字符串序列,此时在计算前我们要对输入序列进...
transformer# transformer 模型架构图如下图所示,对 encoder 和 decoder 使用了 self-attention 机制 左边是 encoder ,右边是 decoder encoder 是左边灰色的图块,它可以重复 N 次,在 encoder 中,有一个Multi-Head Attention层,根据前面了解到的信息。这层的输入是一个 sequence,输出也是一个 sequence。如下图所示。
-1.1- Transformer模型结构Transformer整体架构上分为Encoder和Decoder结构,而Encoder和Decoder又分别由Encoder_cell和Decoder_cell堆叠而成Transformer模型结构.pngEncoder: Transformer的Encoder由6个完全相同的Encoder_cell堆叠而成。每个Encoder_cell有2个子层:第一个子层是多头自注意力层,第二层是一个简单的全联接的前馈...
对于transformer 来说,self-attention 只是大的网络架构中的一个 module。由上述分析我们知道,对于 self-attention 的运算量是跟 N 的平方成正比的。当 N 很小的时候,单纯增加 self-attention 的运算效率可能并不会对整个网络的计算效率有太大的影响。因此,提高 self-attention 的计算效率从而大幅度提高整个网络的效...