编码器-解码器注意力 多头注意力 注意力超参数 输入层 线性层 在注意力头之间切分数据 线性层权重按头进行逻辑分区 重新调整 Q、K 和 V 矩阵的形状 计算每个头的注意力分数 将每个头的注意力分数合并在一起 端到端多头注意力 多头拆分为了捕捉更丰富的解释 解码器自注意力和掩码 最后 Transformer的大脑 多头注...
如下动画所示,注意力在Transformer中,被应用于机器翻译: 02 Transformer的注意力层 在Transformer架构中,有两大的组件,分别是编码器(Encoder)和解码器(Decoder), 编码器主要是将输入序列映射到潜在语义空间(注意力向量,也叫上下文向量,但其实上下文向量是注意力机制内部对输入向量的叫法,本文中编码器输出向量都只叫作注...
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...
在Transformer架构中,有两大组件,分别是编码器(Encoder)和解码器(Decoder),编码器主要是将输入序列映射到潜在语义空间(注意力向量,也叫上下文向量,但其实上下文向量是注意力机制内部对输入向量的叫法,本文中编码器输出向量都只叫作注意力向量,以示区分),而解码器则是将潜在语义空间(注意力向量)映射到输出序列。 在Tr...
因为每个解码器 logit 向量 直接 依赖于每个编码后的输出向量,因此比较第一个编码输出向量和最后一个解码器 logit 向量只需一次操作,而不像 RNN 需要很多次。总而言之,单向自注意力层负责基于当前及之前的所有解码器输入向量建模每个输出向量,而交叉注意力层则负责进一步基于编码器的所有输入向量建模每个输出向量。...
本文全面探讨了Transformer及其衍生模型,深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构,并列举了其编码实现加深理解,最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理,并展示其在人工智能领域的广泛影响。 作者TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复...
解码器一般有三个子层:包含自注意力层self-attention,前馈层feed-forward,编码器-解码器注意力层 Decoder-Encoder self-attention。 每个编码器和解码器都有独属于本层的一组权重。需要注意的是,编码器的自注意力层及前馈层均有残差连接以及正则化层基于...
本文全面探讨了Transformer及其衍生模型,深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构,并列举了其编码实现加深理解,最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理,并展示其在人工智能领域的广泛影响。 作者TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复...
解码器的自注意力机制和编码器中的网络结构一致,都是基于Self Attention,通过原始embedding加上位置编码来作为Decoder的输入,自注意力层包含Q,K,V注意力计算,残差链接,层归一化,前馈传播模块,mask机制等。 解码器的自注意力机制在训练阶段Q,K,V相同,都是带有mask掩码的答案文本embedding,而在预测阶段由于只需要用Dec...
解码器将编码器的输出和目标序列(例如翻译后的句子)作为输入,生成目标序列中每个位置的概率分布。解码器由多个相同的层组成,每个层由三个子层组成,分别是自注意力层、编码器-解码器注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer)和前馈全连接层。其中自注意力层和前馈全连接层的作用与编码器相同,而编码器-解码器...