在Transformer中，Encoder的输出是每个输入token对应的上下文向量表示，也称为“编码表示”（encoding）。这...
2. **编码器输出（Encoder Outputs）**：这是来自编码器的上下文信息，表示源序列的编码。### 解码器...
decoder部分其实和encoder部分大同小异,不过在最下面额外多了一个masked mutil-head attetion,这里的mask也是transformer一个很关键的技术。 1、encoder最终输出作为Decoder每层的输入: 2、encoder最终输出K/V矩阵,decoder输入V矩阵: 3、为什么使用mask: sequence mask,Transformer 模型里面涉及两种mask,分别是 padding mas...
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; 将<bos>作为decoder的初始输入,将decoder的最大概率输出词 A1和‘i’做cross entropy...
Transformer是一种重要的神经网络结构,由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder编码输入信息,得到向量表示。Decoder生成输出序列。 Encoder和Decoder都是由多头注意力机制和前馈神经网络堆叠而成。 多头注意力机制允许模型并行计算多个Attention,获得不同角度的信息,产生最终输出。
答案就藏在它的Encoder-Decoder架构中。 一、Transformer概览 Transformer模型由两大部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简单来说,Encoder负责将输入数据(如一句话)转换成一种中间表示(通常称为embeddings),而Decoder则根据这种中间表示生成目标输出(如另一语言的句子)。这种架构使得Transformer能够处理序列到序列...
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。
Transformer Decoder的学习之旅：输入与输出揭秘 在探索Transformer模型的奥秘时，Decoder部分的输入与输出成为理解的关键环节。本文旨在清晰地解析Decoder的操作流程与机制，希望对学习者提供有益的启示，如有不当之处，欢迎指正。为了理解Decoder的输入输出，我们以翻译任务为例。在Encoder阶段，输入文本“我爱...
由最初的one-hot向量通过Encoder框架,我们将得到一个矩阵(或是一个向量),这就可以看作其对输入序列的一个编码。而对于Decoder结构就比较灵活饿了,我们可以根据任务的不同,对我们得到的“特征”矩阵或“特征”向量进行解码,输出为我们任务需要的输出结果。因此,对于不同的任务,如果我们堆叠的特征抽取器能够提取到更...
首先,让我们先将Transformer模型视为一个黑盒,如图所示。在机器翻译任务中,将一种语言的一个句子作为输入,然后将其翻译成另一种语言的一个句子作为输出: Transformer 模型(黑盒模式) 2.1 Encoder-Decoder Transformer本质上是一个Encoder-Decoder架构。因此中间部分...