最初的 Transformer 是基于在机器翻译任务中广泛使用的 encoder-decoder 架构。 如上图所示,encoder 由许多堆叠在一起的 encoder 层组成。 让我们将这些 encoder 层放大。 从上图可以看到,每个 encoder 层接收由 embedding 组成的序列,然后将序列输入子层: 多头注意力(multi-head self-attention)层 应用于每个输入 ...
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...
Transformer是在2017年由谷歌提出的，当时应用在机器翻译场景。从结构上来看，它分为Encoder 和 Decoder ...
【Transformer系列(1)】encoder(编码器)和decoder(解码器)_encoder和decoder的区别_路人贾'ω'的博客-CSDN博客
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 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,并发现它们之间的隐藏关系。解码器依托编码器提供的深入洞察,负责生成所需的输出,无论是将句子翻译成另一种语言、生成一个精确的摘要,还是写代码。
Transformer模型中的Encoder和Decoder通过自注意力机制和编码器-解码器注意力机制,实现了对输入序列的高效编码和对目标序列的精准生成。在训练和推理过程中,它们各司其职,又紧密协作,共同完成了复杂的自然语言处理任务。通过本文的解析,希望读者能够更深入地理解Transformer模型的工作原理,为后续的应用和研究打下坚实的基础...
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构: Encoder: 将由token 组成的输入序列转成由称为隐藏状态(hidden state)或者上下文(context)的embedding向量组成的序列。 Decoder: 根据Encoder 的隐藏状态迭代生成组成输出序列的 token。
1. Transformer as encoder 2. Transformer as decoder 2.1 Coarse candidate estimation 传统方法,如U-Net,主要将医学图像分割视为逐像素分类任务。在这种范式中,每个像素都被分类到可能的𝐾类别中的一个,这通常是通过使用逐像素交叉熵(或...
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: