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)...
编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的设计概念类似于神经网络中的“输入处理”和“输出生成”两个阶段。编码器的主要任务是将输入数据转换为一种便于处理的抽象表示,而解码器的任务则是根据这种抽象表示生成目标输出数据。 尽管编码器和解码器有各自不同的功能,但它们在架构和注意力机制上存在许多相似性。 编码器的作...
Encoder:接收输入序列,生成包含语义信息的特征表示。 Decoder:使用Encoder生成的特征表示和前面已生成的输出序列生成下一个输出单词。 通过上述机制,Transformer模型能够在不依赖序列顺序的情况下捕捉序列中的长距离依赖关系,并生成高质量的翻译、文本生成等任务的输出。 代码示例(完整的Transformer模型,包括Encoder和Decoder)...
Transformer模型是由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成的，它们协同工作来处理序列到序列的...
Transformer模型中的Encoder和Decoder通过自注意力机制和编码器-解码器注意力机制,实现了对输入序列的高效编码和对目标序列的精准生成。在训练和推理过程中,它们各司其职,又紧密协作,共同完成了复杂的自然语言处理任务。通过本文的解析,希望读者能够更深入地理解Transformer模型的工作原理,为后续的应用和研究打下坚实的基础...
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 是一种非常强大的神经网络架构,被广泛应用于自然语言处理任务中。它的核心部分是由若干个Encoder和Decoder组成的。下面简要介绍一下Encoder和Decoder的区别。 Encoder:Transformer中的Encoder是用于将输入序列转换成隐藏表示的模块。它将输入序列中的每一个位置的词嵌入向量作为初始输入,然后通过多层的自注意力机...
2. 编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）解码器的每一层都会接收来自编码器的输出作为...