run_epoch()函数调用模型的前向传播函数,即EncoderDecoder类的forward()函数(对应图上序号1),此时Batch类会提供数据和掩码(batch.src, batch.tgt, batch.src_mask, batch.tgt_mas)给模型进行前向传播。 EncoderDecoder类会通过encode()函数执行编码功能。 encode()函数利用src, src_mask调用Encoder类的forward()函...
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): Transformer本质上是一个Encoder-Decoder架构,分为编码组件和解码组件。 编码器:由多层编码器(Encoder)组成,每层包含多头注意力机制和全连接的前馈网络,用于读取输入数据并产生一个上下文表示。 解码器:也由多层解码器(Decoder)组成,除了编码器层的两个子层外,还插入...
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...
经过多层计算之后,最后一个EncoderLayer的输出就是编码器的输出(编码器和解码器之间的隐状态)。该输出会送入解码器堆栈中的每一个DecoderLayer中。通常在代码实现中把这个输出叫做memory。编码器的输出就是对原始输入的高阶抽象表达,是在更高维的向量空间中的表示。
经过多层计算之后,最后一个EncoderLayer的输出就是编码器的输出(编码器和解码器之间的隐状态)。该输出会送入解码器堆栈中的每一个DecoderLayer中。通常在代码实现中把这个输出叫做memory。编码器的输出就是对原始输入的高阶抽象表达,是在更高维的向量空间中的表示。
经过多层计算之后,最后一个EncoderLayer的输出就是编码器的输出(编码器和解码器之间的隐状态)。该输出会送入解码器堆栈中的每一个DecoderLayer中。通常在代码实现中把这个输出叫做memory。编码器的输出就是对原始输入的高阶抽象表达,是在更高维的向量空间中的表示。
1. Architecture DETR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output embdding传递到一个共享的前馈网络(FFN)，该...
classEncoderDecoder(nn.Module):"""Astandard Encoder-Decoder architecture.Baseforthisand many other models.""" def__init__(self,encoder,decoder,src_embed,tgt_embed,generator):super(EncoderDecoder,self).__init__()self.encoder=encoder self.decoder=decoder ...
Transformer出现于2017年,它的主要组成部分就是一个Encoder和一个Decoder。不管是Encoder,还是Decoder,它们内部又都是由多个包含注意力 (Attention) 模块的网络层组成的。 我们看一下Transformer的模型架构图(出自Transformer原始论文[1]),如下: 在这个图中,左侧是Encoder,右侧是Decoder。三个红色箭头指向的,便是Transform...