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...
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...
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。
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: ...
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
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:
15. Encoder端和Decoder端是如何进行交互的? 方法:通过注意力机制进行交互,Decoder的查询向量与Encoder的输出计算,获取上下文信息。 16. Decoder阶段的多头自注意力和encoder的多头自注意力有什么区别? 区别:Decoder需要进行序列mask操作,避免信息泄露。 17. Transformer的并行化体现在哪个地方?Decoder端可以做并行化吗?