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-...
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: ...
而decoder不是并行的,而是像RNN的那种模式,一个一个生产的,有时序概念。有了这个前提,那么第一步是给一个Masked Multi-Head Attention一个输入,第一个输入是【SOS】(即start of sentence),然后做self-attenttion,那么此处的mask如何理解,就是生产第一步只有一个词,自己做self-attention,第二步生成两个词的时候,...
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向量,以示区分),而解码器则是将潜在语义空间(注意力向...
decoder中的cross-attention的query对应了目标端序列,key, value对应了源端序列(每一层中的cross-attention用的都是encoder的最终输出) 多头Attention(Multi-head Attention) Attention是将query和key映射到同一高维空间中去计算相似度,而对应的multi-head attention把query和key映射到高维空间αα的不同子空间(α1,α2...
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...
cross attention只是用来衡量target（目标语言）对source（源语言）的注意力，而decoder中的masked multi-...
解码器中的交叉注意力层(Cross attention layer) 编码器中的全局自注意力层(Global self attention layer) 解码器中的因果自注意力层(Causal attention layer) 如下图所示: 注意力机制基础 注意力机制的数学表示如下: 表达式中,Q,K和V分别指的是查询(Query),键(Key)以及值(Value)矩阵;这三种矩阵中,每一行都对...
Cross-attention: 对于Cross-attention模型:encoder模块传到Decoder模块的参数有两部分,表示的是q矩阵和v矩阵(实际上对于经过Encoder的向量来说,我们生成的仅仅只有一个b矩阵(下图中的a矩阵),于是将a矩阵同Wk和Wv进行运算得到decoder需要的两个矩阵K,V) 于此同时decoder自身产生q矩阵 ...
Decoder(解码器)架构编码器与解码器的本质区别:在于Self-Attention的Mask机制。 编码器与解码器的本质区别Transformer的核心组件:Transformer模型包含输入嵌入、位置编码、多头注意力、残差连接和层归一化、带掩码的多头注意力以及前馈网络等组件。 Transformer的核心组件 ...