Encoder任务就是对输入句子 X 进行编码,将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示 C: C = F(x_1, x_2, \cdots, x_m) Decoder任务就是根据句子 X 的中间语义表示 C 和之前已经生成的历史信息 y_1, y_2, \cdots, y_{i-1} 来生成 i 时刻要生成的单词 y_i。 y_i = G(C, y_1, y_...
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。
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...
Transformer结构中,左边叫做编码端(Encoder),右边叫做解码端(Decoder)。大家不要小看这两个部分,其中左边的编码端最后演化成了最后鼎鼎大名的Bert,右边的解码端在最近变成了无人不知的GPT模型。从刚才的描述中,我们就可以知道Transformer这个模型对于NLP领域的影响有多大,并且...
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 ...
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。