编码器和解码器之间的交互是 Transformer 的核心所在。编码器负责将输入数据转换为包含所有必要信息的特征向量,解码器则将这些特征向量转换为目标输出序列。这个过程类似于人类翻译员:当翻译员接收到一个长句子时,首先会对整个句子进行理解与记忆(类似于编码器),然后在脑海中构建一个新的句子来准确表达原句的含义(类似...
在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况. 在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention). 3.3计算规则以及...
编码器和解码器之间的交互是 Transformer 的核心所在。编码器负责将输入数据转换为包含所有必要信息的特征向量,解码器则将这些特征向量转换为目标输出序列。这个过程类似于人类翻译员:当翻译员接收到一个长句子时,首先会对整个句子进行理解与记忆(类似于编码器),然后在脑海中构建一个新的句子来准确表达原句的含义(类似...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
与基于 transformer 的编码器不同，在基于 transformer 的解码器中，其输出向量 yi−1 应该能很好地表征 下一个 目标向量 (即 yi)，而不是输入向量本身 (即 yi−1)。此外，输出向量 yi−1 应基于编码器的整个输出序列 X1:n。为了满足这些要求，每个解码器块都包含一个 单向自注意层，紧接着是一个 ...
Transformer解码器 解码器会接收编码器生成的词向量,然后通过这个词向量去生成翻译结果。 解码器的Self-Attention在编码已经生成的单词 例如:目标词“我是一名学生”--->masked Self-Attention 训练阶段: 目标词“我是一名学生”是已知的,然后Self-Attention是对目标词做计算 如果不做...
解码器是Transformer模型的核心部分,它的主要任务是根据已经处理的输入序列生成新的输出序列。解码器接收来自编码器的输出序列,然后通过自注意力层和前馈神经网络层进行多轮预测,生成新的输出序列。每一步预测都依赖于所有以前的预测结果,这使得解码器能够捕捉到更复杂的语言现象。
编码器-解码器结构:Transformer模型采用编码器-解码器结构,其中编码器负责将输入序列映射为连续表示,解码器则根据编码器的输出逐步生成输出序列。编码器和解码器是Transformer模型中的两个关键组件,它们在序列转导任务中扮演着不同的角色: 编码器: 作用:编码器负责将输入序列转换为连续的表示,捕捉输入序列中的信息并建模...
二、解码器(Decoder)架构剖析 现在轮到解码器承担任务。与编码器不同的是,解码器面临着额外的挑战:在不预见未来的情况下,逐字生成输出。为此,它采用了以下几个策略: 掩蔽自注意力:类似于编码器的自注意力机制,但有所调整。解码器仅关注之前已生成的单词,确保不会利用到未来的信息。这就像是一次只写出一个句子的...