Decoder的结构与Encoder类似,也包含多层的自注意力机制和全连接层,但还额外加入了一个上下文注意力机制,用于将Encoder输出的信息融合到生成过程中。 Decoder的最后一层包含一个线性变换层,它将Decoder的输出映射成输出词的概率分布。这意味着,对于每个生成的位置,Decoder都会输出一个概率分布,表示下一个词的可能性。然后...
在解码器的结构上,它由与编码器类似的多层堆叠的解码层组成,每一层也包含多头注意力机制和前馈神经网络,但与编码器的不同之处在于解码器多了一层编码器-解码器注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer)。 在具体工作流程上,解码器的工作主要可以分为以下几个阶段: - 通过自注意力机制捕获解码器输入的依赖关系。
2. 编码器-解码器注意力层 (Encoder-Decoder Attention Layer)：这一层允许解码器的当前元素关注编码器...
所以在这之前,我们通过Encoder来先对数据进行一次特征提取和挖掘. 从架构上看Encoder仅仅只是一个编码器,但如果把这个编码器给放大,我们就能看到里面更多的东西,比如说Transformer架构中最经典的自注意力机制。 Encoder中有一个嵌入输入,也就是上篇文章中讲的嵌入,把人类能识别的文本转化为向量输入到编码器中;当然,...
答案解析:在Transformer结构中,encoder和decoder之间的交互主要通过cross-attention机制实现。 你可能感兴趣的试题 多项选择题 在Transformer模型中,编码器的主要作用以下不正确的是? A.生成输出序列 B.协调不同模块之间的通信 C.管理模型的内存和计算资源
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)...
最初的 Transformer 是基于在机器翻译任务中广泛使用的 encoder-decoder 架构。 如上图所示,encoder 由许多堆叠在一起的 encoder 层组成。 让我们将这些 encoder 层放大。 从上图可以看到,每个 encoder 层接收由 embedding 组成的序列,然后将序列输入子层: ...
这样看在Transformer中主要部分其实就是编码器Encoder与解码器Decoder两个部分; 编码器: 编码器部分是由多头注意力机制,残差链接,层归一化,前馈神经网络所构成。 先来了解一下多头注意力机制,多头注意力机制是由多个自注意力机制组合而成。 自注意力机制:
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。