DETR主要有两个部分:architecture和set prediction loss。 1. ArchitectureDETR先用CNN将输入图像embedding成一个二维表征,然后将二维表征转换成一维表征并结合positional encoding一起送入encoder,decoder将少量固定数量的已学习的object queries(可以理解为positional embeddings)和encoder的输出作为输入。最后将decoder得到的每个...
编码器-解码器架构(Encoder-Decoder Architecture) 自注意力机制(Self-Attention Mechanism) 多头注意力(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 2.1 多头注意力(Multi-Head Attention) 多头注意力 2.2 逐位置前馈网络(Positionwise Feed-Forward Network) ...
#使用EncoderDecoder类来实现编码器-解码器结构 classEncoderDecoder(nn.Module): """ A standard Encoder-Decoder architecture. Base for this and many other models. """ def__init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator):
每一个 Encoder 的输入,都来自前一个 Encoder 的输出,但是第一个 Encoder 的输入就是 Embedding + PE。 进入Decoders 部分。先进入第一个多头注意力层(是 Masked 自注意力层),再进入第二个多头注意力层(是 Encoder-Decoder 注意力层),每层都有 ResNet、Add & Norm。 每一个 Decoder 都有两部分输入。 De...
Vanilla Transformer[1]是一个seq2seq的模型结构,包含encoder和decoder两个部分,每个部分由L个相同的block组成。其中每个encoder包含多头注意力机制和piece-wise的前馈神经网络。 Decoder相比于encoder额外增加了cross-attention的模块,并且在自注意力机制中加入了mask,防止当前位置看到未来的信息。
编码器-解码器架构 This module gives you a synopsis of the encoder-decoder architecture, which is ...
二、编码器-解码器结构（Encoder-Decoder Architecture）1. 编码器（Encoder）组成：由多个相同的编码器层组成，每个编码器层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。功能：将输入序列编码为一系列高维表示，这些表示包含了输入序列的语义信息。2. 解码器（Decoder）组成：由多个相同的解码器层组成，每个解码器...
class EncoderDecoder(nn.Module):'''A standard Encoder-Decoder architecture. ''' def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed):super(EncoderDecoder, self).__init__()self.encoder = encoderself.decoder = decoderself.src_embed = src_embedself.tgt_embed = tgt_embed ...
ransformer encoder不知道它将被要求预测哪些单词或哪些单词已被随机单词替换,因此它被迫保持每个输入token的分布式上下文表示。此外,因为随机替换只发生在所有token的1.5%(即15%的10%),这似乎不会损害模型的语言理解能力。 使用MLM的第二个缺点是每个batch只预测了15%的token,这表明模型可能需要更多的...
四、Model Architecture(模型架构) 作者开头讲解了一下传统的编码解码器工作流程。 编码器 encoder:将一个长为n的输入(如句子),序列(x1, x2, … xn)映射为(z1, z2, …, zn)(机器学习可以理解的向量); 解码器 decoder:decoder 拿到 encoder 的输出,会生成一个长为 m 的序列(y1, y2, … , ym)。n...