Encoder-Decoder框架简介 在原论文中Transformer用于解决机器翻译任务,机器翻译这种Seq2Seq问题通常以Encoder-Decoder框架来进行建模,Transformer的网络结构也是基于encoder-decoder框架设计的。这种框架的模型分为两部分编码器Encoder和解码器Decoder,编码器负责将原文本数据编码为中间状态向量,该状态向量传递给解码器生成输出。示...
2.3 Encoder模型包括哪些及应用场景 纯Encoder 模型只使用 Transformer 模型中的 Encoder 模块,也被称为自编码 (auto-encoding) 模型。在每个阶段,注意力层都可以访问到原始输入句子中的所有词语,即具有“双向 (Bi-directional)”注意力。 纯Encoder 模型通常通过破坏给定的句子(例如随机遮盖其中的词语),然后让模型进行...
那总不能撒手不管了咯,Google团队的解决方法就是压根不打算在Transformer模块里去学习次序位置信息~(~▽~)~*,而是在还没开始前就把这个问题给干掉,即token向量还没进入Transformer Encoder / Decoder 的时候就将次序位置信息编码成向量并直接加到token向量上去,如公式3.1 TokenVector = WE\left( token\right) + PE...
可以看到 Transformer 由Encoder和Decoder两个部分组成,Encoder把输入读进去,Decoder得到输出: Encoder和Decoder都包含 6 个 block。这6个block结构相同,但参数各自随机初始化。( Encoder和Decoder不一定是6层,几层都可以,原论文里采用的是6层。) 🌟二、编码器:Encoder Encoder由三个部分组成:输入、多头注意力、前馈...
Decoder:Transformer中的Decoder是用于生成输出序列的模块。它接受Encoder的输出,以及前面已经生成的部分输出序列作为输入。Decoder的主要任务是生成下一个位置的词,直到整个序列生成完成。Decoder同样也是由多层的自注意力机制和全连接层组成,但相比于Encoder还加入了一个额外的注意力机制,用于将Encoder输出的信息融合到生成过...
Transformer 由两个模块构成,分别为编码器模块与解码器模块。如图 I 所示,编码器模块是若干个 encoder 组件堆在一起,同样解码器模块也是若干个 decoder 组件堆在一起(原始文章中都是 6 个,可能比较吉利吧)。 当一个输入 sentence(不妨叫做小 s) 进入到编码器中,小 s 首先会进入到一个自注意力层,这一层的作...
2.3 Encoder和Decoder都包含输入模块 此外有一个点刚刚接触Transformer的同学可能不太理解,编码器和解码...
Transformer 由两个模块构成,分别为编码器模块与解码器模块。如图 I 所示,编码器模块是若干个 encoder 组件堆在一起,同样解码器模块也是若干个 decoder 组件堆在一起(原始文章中都是 6 个,可能比较吉利吧)。 当一个输入 sentence(不妨叫做小 s) 进入到编码器中,小 s 首先会进入到一个自注意力层,这一层的作...
在Encoder 部分的讲解中,我们已经实现了大部分Decoder的模块。Decoder的Muti_head_Attention引入了Mask机制,Decoder与Encoder 中模块的拼接方式不同。以上两点读者在Coding的时候需要注意。 class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(...
左边是Encoder,输入为词ID序列,对应形状[batchsize,maxinputsentenselength][batchsize,maxinputsentenselength],如果embedding维度设置为512,输出形状为[batchsize,maxinputsentencelength,512][batchsize,maxinputsentencelength,512],NxNx表示将Encoder模块堆叠NN次(论文中N=6N=6) ...