Transformer Decoder模块 上图红色部分为Transformer的Decoder结构,与Encoder相似,但是存在一些区别: 包含两个Multi-Head Attention 第一个Multi-Head Attention采用了Masked操作 第二个Multi-Head Attention的\bm{K},\bm{V}矩阵使用Encoder的编码信息矩阵\bm{C}进行计算,而\bm{Q}使用上一个 Decoder的输出计算 最后有...
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...
对于编码得到的z,Decoder每次解码生成一个符号,直到生成完整的输出序列:。对于每一步解码,模型都是自回归的[10],即在生成下一个符号时将先前生成的符号作为附加输入。 Transformer的整体结构如下图所示,在Encoder和Decoder中都使用了Self-attention, Point-wise...
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...
一、Transformer 基本结构 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, ...
🌟一、Transformer 整体结构 首先我们回顾一下这个神图: 这张图小白刚看时会觉得很复杂有木有?其实Transformer主要就做了这件事: 可以看到 Transformer 由Encoder和Decoder两个部分组成,Encoder把输入读进去,Decoder得到输出: Encoder和Decoder都包含 6 个 block。这6个block结构相同,但参数各自随机初始化。( ...
后面我们将会详细介绍Self-Attention的内部结构。然后,Self-Attention层的输出会流入前馈网络。 解码器也有编码器中这两层,但是它们之间还有一个注意力层(即 Encoder-Decoder Attention),其用来帮忙解码器关注输入句子的相关部分(类似于seq2seq模型中的注意力) ...
Transformer的整体结构如下图所示,在Encoder和Decoder中都使用了Self-attention, Point-wise和全连接层。Encoder和decoder的大致结构分别如下图的左半部分和右半部分所示。 2.Encoder和Decoder Encoder Encoder由N=6个相同的层组成。 我们在每两个子层之间都使用了残差连接(Residual Connection) [11]和归一化 [12]。
后面我们将会详细介绍Self-Attention的内部结构。然后,Self-Attention层的输出会流入前馈网络。 解码器也有编码器中这两层,但是它们之间还有一个注意力层(即 Encoder-Decoder Attention),其用来帮忙解码器关注输入句子的相关部分(类似于seq2seq模型中的注意力) ...