Encoder和Decoder的区别在于它们的输入和输出以及它们的功能。Encoder的输入是输入序列,输出是每个位置的隐藏向量表示;Decoder的输入是Encoder的输出和前面生成的部分输出序列,输出是生成的下一个位置的词。Encoder用于编码输入信息,Decoder用于生成输出信息。
decoder 和 encoder 之间的主要区别在于 decoder 有两个注意子层: Masked multi-head self-attention layer 确保我们在每个时间步生成的 token 仅基于过去的输出和当前预测的 token。如果没有这个,decoder 可能会在训练过程中通过简单地复制目标翻译来作弊,屏蔽输入可确保任务不是微不足道的。 encoder-decoder attention...
【Transformer系列(1)】encoder(编码器)和decoder(解码器)_encoder和decoder的区别_路人贾'ω'的博客-CSDN博客
总之,Encoder和Decoder的主要区别在于它们的输入和输出。Encoder接收一个序列输入,并生成一系列表示向量,...
transformer encoder跟decoder的区别在于:前者每个位置都可以“看到”其它所有位置的信息,后者只能“看到”...
综上来看,Decoder的输入是有先后顺序的,后一个向量的输出会由前面的向量所决定。 我们这里对比看一下Encoder和Decoder的区别: 其实遮住中间一部分看,Encoder和Decoder的网络基本是类似的,都是经过Attention和FC之后,再加上一点小操作输出。注意这里有一个Mask-Attention的操作,具体方式是这样实现的: 例如计算第二个b^...
中我们仅仅使用了Transformer的encoder进行编码,然后直接flatten再使用一个MLP得到预测结果,而不是使用decoder来进行解码得到输出。 在这篇文章中,将详细讲解Transformer完整的Encoder-Decoder架构在时间序列预测上的应用。 II. Transformer 先给出完整的模型定义代码: class TransformerModel(nn.Module): def __init__(sel...
预训练与应用无缝对接:由于解码器没有下文依赖,使得预训练和下游任务之间的协作更加高效。 理论上的完整性:解码器的结构理论上支持更为完整的序列处理。 潜力无限:有理由相信,未来Decoder-only可能逐步取代encoder-decoder的某些应用场景。在深入研究中,我们看到了如下的观点和实例:知乎讨论:深入...
大模型 | Transformer推理结构简析(Decoder + MHA) 不涉及transformer原理,只看transform结构的具体运行过程,涉及到推理。关于原理细节可参考这篇或者查阅其他相关优秀文章。 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 ...