encoder-decoder attention layer 对decoder 层块的输出 Key 和 Value 向量执行多头关注,其中 decoder 的中间表示充当 Query。通过这种方式,encoder-decoder注意力层学习如何关联来自两个不同序列(例如两种不同语言)的 token。decoder可以访问每个块中的encoder Key 和 Value。
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...
除了我们所看到的结合了 encoder 和 decoder 的Transformer 架构之外,BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformers)和 T5(Text-To-Text Transfer Transformer)模型也属于此类。 实际上,decoder-only 架构和 encoder-only 架构的应用程序之间的区别有点模糊。例如,GPT 系列中的纯 decoder 模型可以为翻译等任务做好准备...
Transformer由encoder和decoder组成,其中: encoder主要负责理解(understanding) The encoder’s role is to generate a rich representation (embedding) of the input sequence, which the decoder can use if needed decoder主要负责生成(generation) The decoder outputs tokens one by one, where the current output ...
中我们仅仅使用了Transformer的encoder进行编码,然后直接flatten再使用一个MLP得到预测结果,而不是使用decoder来进行解码得到输出。 在这篇文章中,将详细讲解Transformer完整的Encoder-Decoder架构在时间序列预测上的应用。 II. Transformer 先给出完整的模型定义代码: class TransformerModel(nn.Module): def __init__(sel...
Transformer模型是由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成的,它们协同工作来处理序列到序列的...
Transformer 的整体结构,左图Encoder和右图Decoder 可以看到Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分...
Transformer是端到端的Seq2Seq结构,其包含两个组成部分:Encoder 和 Decoder, Encoder负责理解源文,Decoder负责产出译文。如图1.1 图1.1 其Transformer Encoder 和 Transformer Decoder结构分别如下图: 图1.2 Transformer 结构 Transformer是可以堆叠的(图1.2中的N× 就是堆叠N个的意思),其思路是越高层的Transformer能够学...
介绍transformer 中 encoder 和 decoder 的结构Transformer中的encoder和decoder都遵循多头自注意力模块的叠加结构。 在Transformer的整体架构中,源输入序列和目标输出序列都被划分为两个部分,并分别输入到编码器和解码器中。这两个序列都需要进行embedding表示,并添加位置信息。编码组件是由一组结构相同的编码器堆叠而成,...
理解Transformer解除器:Encoder-Decoder框架简介 为了深入理解Transformer的解除器,首先需要了解Encoder-Decoder框架的基本概念和作用。在原论文中,Transformer被用于解决机器翻译任务。而机器翻译这类Seq2Seq问题通常采用Encoder-Decoder框架来解决,而Transformer的网络结构也是基于encoder-decoder框架设计的。这种框架的模型分为两...