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...
解码器输出query，主要是为了实现高效的序列处理能力和长距离依赖的捕捉。这种设计使得Transformer在处理自然...
整个流程是Transformer将输入的input,经过Encoders处理后,将结果投递到Decoders中处理,最后输出翻译后的结果。 但是实际在Transformer的内部,是由多个独立的Encoder和Decoder组成的,这里我们使用6个做验证,当然我们也可以使用其他数量的Encoder和Decoder,笔者怀疑6个是经过验证后相对折中的一个值。 这6个Encoder和Decoder在...
对于Transformer模型,它的Encoder可以有效对语音特征的上下文进行建模。而它的Decoder具有语言模型的能力,能够将语言模型融合进整个模型中,是真正意义上的端到端模型。 下面简单介绍下 Transformer 语音识别模型,其主要分为 2 个部分: - Encoder:输入语音特征,产生高层特征编码。 - Decoder:Decoder 利用 Encoder 输出的特...
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。
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 mask 和 sequence mask。其中,padding mask 在所有的 scaled dot-product attention 里面都需要用到,而 sequence mask 只有在 decoder 的 se...
输出x6 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...
这就是基本的Multihead Attention单元,对于encoder来说就是利用这些基本单元叠加,其中key, query, value均来自前一层encoder的输出,即encoder的每个位置都可以注意到之前一层encoder的所有位置。 对于decoder来讲,我们注意到有两个与encoder不同的地方,一个是第一级的Masked Multi-head,另一个是第二级的Multi-Head ...
它在学术上分为编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两种。在不同的应用场景中,会根据需求选择使用不同的结构。在许多语言模型中,BERT 主要使用 Encoder 结构,它类似于完形填空的过程,在已知全部信息的基础上,补全缺失的信息,或者将固定的全文本全维度信息映射到另一个维度,这一过程通常与微调相关。而 GPT 则强调...