Transformer模型的核心由Encoder和Decoder两部分组成,它们分别负责处理输入序列并生成输出序列。而Self-Attention和Cross-Attention则是这两种组件中不可或缺的部分,它们在模型的工作机制中起到了关键的作用。 一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)...
Cross-Attention in Transformer Decoder Transformer论文中描述了Cross-Attention，但尚未给出此名称。Transformer decoder从完整的输入序列开始，但解码序列为空。交叉注意将信息从输入序列引入解码器层，以便它可以预测下一个输出序列标记。然后，解码器将令牌添加到输出序列中，并重复此自回归过程，直到生成EOS令牌。Cross-...
如下图所示,CrossAttention模块位于DecoderLayer的第4个模块,输入为经过LayerNorm后的SelfAttention结果和encoder的outputs,经过该模块处理后进行残差连接再输入LayerNorm中。 CrossAttention在decoder中的位置 CrossAttention模块本质上还是要实现如下几个公式,主要的区别在于其中 CrossAttention 的K, V矩阵不是使用 上一个 ...
1. Encoder-Decoder Transformer结构可以表示为Encoder和Decoder两个部分Encoder和Decoder主要由Self-Attention和Feed-Forward Network两个组件构成,Self-Attention由Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention两个组件构成。 Scaled Dot-Product Attention公式: ...
Transformer模型中的编码器和解码器是通过自注意力机制（self-attention）和交叉注意力机制（cross-attention...
decoder层包括decoder输入的self-attention，以及和encoder输入之间的cross-attention，你描述的那部分属于后者...
decoder在测试阶段,decoder的query输入是将目前所有的预测输入,还是只输入上一次decoder的输出? 两种实现都有,具体来说,分别是: a. 每次都将当前预测全部输入,在self-attention和cross-attention中均进行全量计算,优点是实现简单,缺点是计算量大,如下面的代码实现: ...
1. Self-attention 2. Multi-head Self-attention 3. Positional Encoding 4. Transformer 4.1 Encoder 4.2 Decoder 4.2.1 Autoregressive 4.2.2 Non-autoregressive 4.3 Encoder-Decoder 4.4 Training 1. Self-attention 自注意力机制。 解决的问题:到目前为止,我们的Input都是一个向量,输出是一个数值或者一个类别...
在Cross attention这一部分中,有两个输入是来自于Encoder的,只有一个输入是来自于Decoder,所以由于这两个箭头,Decoder可以得到Encoder的输出。 具体的操作过程: 然后的操作就是用Decoder产生的q,去对Encoder产生的k,v做attention操作,然后做一个weight sum得到最后的输出结构。然后将这个结果通过全连接层,再做一个残差...
如下动画所示,注意力在Transformer中,被应用于机器翻译: 2、Transformer的注意力层 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...