Transformer 的整体结构,左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成,Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下: 第一步:获取输入句子的每一个单词的表示向量 X,X由单词的 Embedding(Embedding就是从原始数据提取出来的Feature) 和单词位置的 Embed...
Decoder 的目标:解码器负责处理来自编码器的编码输入表示(encoded input representations)以及之前生成的标记(previously generated tokens),从而生成上下文感知的输出(context-aware output)。 上下文感知的输出:图中显示了解码器层(多头注意力机制、多头注意力机制中的掩码、前馈神经网络和归一化层)是如何协同工作,生成上下...
Transformer由encoder和decoder组成,其中: encoder主要负责理解(understanding) The encoder’s role is to generate a rich representation (embedding) of the input sequence, which the decoder can use if needed decoder主要负责生成(generation) The decoder outputs tokens one by one, where the current output ...
总结起来,Transformer Decoder结构由多个相同的层组成,每个层包含一个多头自注意力机制子层和一个前馈神经网络子层。每个子层都有残差连接和层归一化操作,并且输入包括上一层Decoder的输出、Encoder的输出和位置编码。最终通过线性层将Decoder的输出转化为目标序列。©...
transformer的6层decoder的详细结构transformer的6层decoder的详细结构 Transformer模型的6层Decoder结构如下所示: 1.输入嵌入层(Input Embedding Layer):将输入序列中的每个词转换为定长的向量表示。这里的输入是目标语言的序列。 2.位置编码层(Positional Encoding Layer):为输入序列中的每个位置添加位置编码,以考虑词与...
Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,并发现它们之间的隐藏关系。解码器依托编码器提供的深入洞察,负责生成所需的输出,无论是将句子翻译成另一种语言、生成一个精确的摘要,还是写代码。
Decoder的结构与Encoder类似,但多了一些特别的设计来适应生成任务的需求。 3.1 掩码自注意力(Masked Self-Attention) 在生成任务中,Decoder需要确保在生成某个词时,只能看到它之前的词(即不能“看到未来”)。这通过掩码自注意力机制实现,即在计算自注意力时,将当前位置之后的所有位置的注意力权重设为0。 3.2 编码...
2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Attention模型一样,Transformer模型中也采用了 encoer-decoder 架构。但其结构相比于Attention更加复杂,论文中encoder层由6个encoder堆叠在一起,decoder层也一样。 不了解Attention模型的,可以回顾之前的文章:Attention ...
Transformer的解码器和一般的Encoder-Decoder结构类似,融合编码器的输出以及解码器当前位置之前已经预测出的输出,一齐预测出当前位置的预测结果,通过逐位依次预测完成Seq2Seq的任务。Transformer解码器结构如下 Transformer的解码器 右侧部分为Decoder解码器,将期望预测的目标文本添加start和end标识位置,底部将目标文本作为输入,...
Transformer 模型主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。其工作流程可以简洁地概括为以下几步: Embedding(嵌入):将输入的文本信息分割为 tokens,并将这些 tokens 转换为向量表示。这一过程称为 Embedding。 编码器(Encoder):编码器采用了自注意力机制和前馈神经网络,将输入向量进行编码,得到编码器上下文...