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...
Decoder的任务是生成输出序列,通常是根据Encoder的输出特征表示和前面的已生成的输出序列生成下一个单词或符号。 输入嵌入(Input Embedding):与Encoder相似,Decoder将目标输出序列的每个单词转换为嵌入向量。 位置编码(Positional Encoding):与Encoder相同,位置编码提供了序列中的位置信息。 解码层(Decoder Layers):解码层与...
1. 把“我/爱/机器/学习”embedding后输入到encoder里去,最后一层的encoder最终输出的outputs [10, 512](假设我们采用的embedding长度为512,而且batch size = 1),此outputs 乘以新的参数矩阵,可以作为decoder里每一层用到的K和V; 2. 将<bos>作为decoder的初始输入,将decoder的最大概率输出词 A1和‘i’做cros...
Decoder的输入并非直接来源于原始数据,而是基于两个关键部分:一是来自Encoder的编码信息(通过注意力机制加权后的表示),二是Decoder自身已经生成的部分序列(在生成任务中)。 Encoder的输出:在Transformer中,Encoder将输入序列(如源语言文本)转换为一组高层次的向量表示,这些表示捕获了序列中的上下文信息。Decoder通过所谓的...
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模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。解码器的输入输出和每个部分的作用如下：###...
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。
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:
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。
2.3 Encoder和Decoder都包含输入模块 此外有一个点刚刚接触Transformer的同学可能不太理解，编码器和解码...