Decoder的结构与Encoder类似,也包含多层的自注意力机制和全连接层,但还额外加入了一个上下文注意力机制,用于将Encoder输出的信息融合到生成过程中。 Decoder的最后一层包含一个线性变换层,它将Decoder的输出映射成输出词的概率分布。这意味着,对于每个生成的位置,Decoder都会输出一个概率分布,表示下一个词的可能性。然后...
Transformer 架构利用层标准化(layer normalization)和跳过连接(skip connection)。前者将批次中的每个输入标准化为零均值和单位标准差。跳过连接将张量传递到模型的下一层而不进行处理,并将其添加到处理后的张量中。当涉及到将层归一化放置在 Transformer 的 encoder 或decoder 层中时,文献中采用了两种主要选择: Post ...
这里的多头注意力机制的原理是和Encoder部分一样的,具体计算过程可以参考Encoder部分。 Decoder中的多头注意力机制 但需要注意的是,这一部分主要是将解码器当前生成的序列与原始输入序列(经过编码器处理的)联系起来,用于生成下一个目标单词。这部分的注意力机制作用主要有两个: 连接源序列和目标序列:通过关注编码器的输...
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任...
编码器-解码器注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer):让解码器能够关注(即“看到”)编码器的输出。解码器的每个位置都可以访问整个输入序列的编码信息。 前馈神经网络:和编码器中的前馈网络相同,对上一层的输出进行进一步处理。 类似于编码器,解码器的每个子层也包围着一个残差连接,后跟层归一化。
Transformer框架包含了Encoder和Decoder两个部分。Encoder编码器就是将一个长度为n的文本序列转换为机器学习...
这样看在Transformer中主要部分其实就是编码器Encoder与解码器Decoder两个部分; 编码器: 编码器部分是由多头注意力机制,残差链接,层归一化,前馈神经网络所构成。 先来了解一下多头注意力机制,多头注意力机制是由多个自注意力机制组合而成。 自注意力机制:
现在我们已经理解了“masked”是怎么回事,接下来再看看多出一个自注意力层是怎么回事。从下面这个图可以看出,多出来的自注意力层是连接Encoder和Decoder的桥梁,这一层称为“Cross attention”。 image.png Cross attention的工作机制如下图所示,具体过程是:Decoder的输入通过masked self-attention层之后输出一个向量,该...
2.1 Encoder-Decoder Transformer本质上是一个Encoder-Decoder架构。因此中间部分的Transformer可以分为两个部分:编码组件和解码组件 Transformer 模型(Encoder-Decoder 架构模式) 其中,编码组件由多层编码器(Encoder)组成(在论文中作者使用了 6 层编码器,在实际使用过程...
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...