Transformer编码器（Encoder）的输出是输入序列中每个词的上下文表示。这些表示向量包含了输入序列中各个词与...
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...
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。 由于Transformer没有循环或卷积结构,无法利用位置...
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...
一、什么是CNN 卷积神经网络(CNN):通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据,降低计算复杂度,并提取关键特征进行识别和分类。 网络结构 卷积层:用来提取图像的局部特征。 池化层:用来大幅降低参数量级,实现数据降维。 全连接层:用来输出想要的结果。 卷积神经网络(CNN) ...
Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,并发现它们之间的隐藏关系。解码器依托编码器提供的深入洞察,负责生成所需的输出,无论是将句子翻译成另一种语言、生成一个精确的摘要,还是写代码。
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“我爱中国”被编码。接下来，本文将聚焦Decoder部分，解释如何从编码信息中生成翻译输出“L Love China”的过程。Decoder操作步骤分解 在Decoder的执行过程中，涉及多个时间步（Time Step）的操作，这些操作逐步构建最终的翻译结果。让...
这V, Q, K三个矩阵的输入X�是完全一样的(均为输入句子的Input Embedding + Positional Encoding或是上一层Transformer的输出),这一点从整个的Encoder模型中也可以看出来。 在论文中,作者对于8个Self-Attention的输出,进行简单的拼接,并通过与一个映射矩阵WO��与其相乘(目的是对输出矩阵进行压缩),从而得到...
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...
每一行是一个单词的表示 x,经过 6 个 Encoder block 后可以得到句子所有单词的编码信息矩阵 C,如下图。单词向量矩阵用X_nxd表示,n 是句子中单词个数,d 是表示向量的维度 (论文中 d=512)。每一个 Encoder block 输出的矩阵维度与输入 完全一致。 第三步:将 Encoder 输出的编码信息矩阵 C传递到 Decoder 中...