编码器的输出:解码器还接收来自编码器的输出作为上下文信息。这些信息经过处理(例如,转换为键K和值V的向量),并在解码器的“编码器-解码器注意力”(encoder-decoder attention)子层中使用,帮助解码器关注输入序列的适当部分。 解码器的输出: 解码器的每个时间步输出是一个向量,代表了到目前为止生成序列的下一个最可...
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...
输入处理:Decoder的输入包括两部分:一是Encoder的输出(即整个输入序列的编码),二是Decoder自身的输入(通常是目标序列的已生成部分,在训练初期可以是目标序列的左移版本,即包含起始符和已知的目标词)。 掩码自注意力(Masked Self-Attention):与Encoder的自注意力不同,Decoder的自注意力机制需要加上一个掩码(Mask),以...
Decoder:Transformer中的Decoder是用于生成输出序列的模块。它接受Encoder的输出,以及前面已经生成的部分输出序列作为输入。Decoder的主要任务是生成下一个位置的词,直到整个序列生成完成。Decoder同样也是由多层的自注意力机制和全连接层组成,但相比于Encoder还加入了一个额外的注意力机制,用于将Encoder输出的信息融合到生成过...
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。
这就是Encoder所做的工作 decoder 注意encoder的输出并没直接作为decoder的直接输入。 训练的时候,1.初始decoder的time step为1时(也就是第一次接收输入),其输入为一个特殊的token,可能是目标序列开始的token(如),也可能是源序列结尾的token(如),也可能是其它视任务而定的输入等等,不同源码中可能有微小的差异,其...
在NLP任务中,Encoder的输入通常是原始文本序列。这些文本序列首先经过词嵌入层转换为高维向量表示,然后加上位置编码,最后作为Encoder的输入。 实例解析 以翻译任务为例,假设输入为“我爱中国”,输出为“I Love China”。在训练过程中,Decoder的输入在每个时间步都会接收Encoder的完整输出(即“我爱中国”的编码表示)以及...
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:
首先,我们要设置一个特殊的符号“Begin”作为输入,Decoder结合Encoder输出的序列和“Begin"这个输入产生一个向量。这个向量的长度非常长,长到和字典的大小相同。假如我们的字典是中文常用词3500字,那么这个向量的长度就是3500。这个向量再经过一个softmax操作,输出一个概率分布,概率最大的那个字就是“Begin”的输出。比...