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...
1. 编码器的输出:图中可以看到编码器(Encoder)和解码器(Decoder)部分有一个连线,编码器(Encoder)的输出是解码器的一部分输入,这个应该也是最容易理解的来。在编码器-解码器架构中,编码器首先处理源序列(例如英文句子),产生一个包含序列信息的表示,然后传递给解码器。解码器利用这些信息来帮助生成目标序列(例如法文...
理解Transformer模型中的Encoder和Decoder是掌握其工作原理的关键。我们可以通过以下几个方面来解释它们: EncoderEncoder的主要任务是将输入序列(通常是文本)转换为一组特征表示(也称为编码)。这些特征表示包…
通常,Encoder的输入序列需要添加一个终止符“<eos>”,可以不需要起始符“<sos>”。Decoder输入序列在训练时则需要添加一个起始符和终止符,在预测时,Decoder接收一个起始符“<sos>”,它类似一个信号,告诉Decoder可以开始工作了,当输出终止符时我们就可以停下来(通常可以再设置一个最大输出长度,防止Decoder一直不输出...
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:
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: ...
1.1输入部分: inputs和带标签的输入分别进encoder和decoder Positional Encoding 1.2输出部分 线性层 softmax层 1.3编码器部分 由N个编码器堆叠而成 每个编码器有两个子层相连接 第一个子层->多头自注意力机制和规范化层以及一个残差连接 第二个子层->全连接层和规范化层以及一个残差连接 ...