④ decoder 每个时刻都会将 ③ 部分的注意力权重输入到 Decoder 中,此时 Decoder 中的输入有:经过注意力加权的隐藏层向量,Encoder 的输出向量,以及 Decoder 上一时刻的隐向量 ⑤ Decoder 通过不断迭代,Decoder 可以输出最终翻译的序列。 引入Attention 的 Encoder-Decoder 框架下,完成机器翻译任务的大致流程如下: Tra...
transformer详解 总体结构 encoder和decoder分别利用6个encoder和decoder组成,简化结构表示如下: 每个encoder和decoder的简化结构如下所示: 处理流程:首先对输入的数据进行一个embedding操作,embedding结束之后将结果输入到encoder层,self-attention处理完数据将结果送给前馈神经网络,得到的输出结果会输入到下一层encoder; encoder...
④ decoder 每个时刻都会将 ③ 部分的注意力权重输入到 Decoder 中,此时 Decoder 中的输入有:经过注意力加权的隐藏层向量,Encoder 的输出向量,以及 Decoder 上一时刻的隐向量 ⑤ Decoder 通过不断迭代,Decoder 可以输出最终翻译的序列。 引入Attention 的 Encoder-Decoder 框架下,完成机器翻译任务的大致流程如下: Tra...
② 计算 Encoder 中每个时刻的隐向量③ 将各个时刻对于最后输出的注意力分数进行加权,计算出每个时刻 i 向量应该赋予多少注意力④ decoder 每个时刻都会将 ③ 部分的注意力权重输入到 Decoder 中,此时 Decoder 中的输入有:经过注意力加权的隐藏层向量,Encoder 的输出向量,以及 Decoder 上一时刻的隐向量⑤ Decoder 通...
Encoder-Decoder 通常称作 编码器-解码器,是深度学习中常见的模型框架,很多常见的应用都是利用编码-解码框架设计的,如: 无监督算法的 auto-encoding 就是利用编码-解码结构设计的。 image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。
追溯Encoder-Decoder 的由来 Encoder-Decoder 通常称作 编码器-解码器,是深度学习中常见的模型框架,很多常见的应用都是利用编码-解码框架设计的,如: 无监督算法的 auto-encoding 就是利用编码-解码结构设计的。 image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。