以下是完整的Transformer模型代码,包括Encoder和Decoder: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import math class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super(PositionalEncoding, self).__init__() pe = torch.zeros(max_len, d_...
Attention即注意力,举个简单的例子,实现一个机器翻译模型(一般是由encoder和decoder组成),从“变形金刚 模型 是 目前 最 先进 的 模型” 翻译成 “Transformer model is the most advanced model at present”. 中文我使用了空格表示分词(Tokenization)。传统的seq2seq模型比如LSTM (如果不太了解这个,可以搜索一下...
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: 我们的输入是词嵌入向量与位置编码所结合而成的一种编码将其...
The goal of the blog post is to give anin-detailexplanation ofhowthe transformer-based encoder-decoder architecture modelssequence-to-sequenceproblems. We will focus on the mathematical model defined by the architecture and how the model can be used in inference. Along the way, we will give so...
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。
编码器-解码器注意力(Encoder-Decoder Attention):这一层允许Decoder关注到Encoder的输出,从而获取整个输入序列的信息,以辅助当前词的生成。 前馈神经网络、残差连接与层归一化:与Encoder相同,Decoder的这两部分也通过前馈神经网络进行特征提取,并通过残差连接和层归一化进行稳定。 推理过程: 在推理时,Decoder通过迭代方式...
Encoder-Decoder 通常称作 编码器-解码器,是深度学习中常见的模型框架,很多常见的应用都是利用编码-解码框架设计的,如: 无监督算法的 auto-encoding 就是利用编码-解码结构设计的。 image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。
Transformer的Encoder-Decoder编码器-解码器结构,这种结构被广泛应用于处理序列格式的数据(Seq2Seq);编码器和解码器是其组成部分的核心结构。 编码的过程是一个模式提取的过程,它的作用是把输入句子的特征提取出来;比如句子的文字,语义关系等;而解码的过程是一个模式重建的过程,它是根据编码器获取的模式特征生成新的我...
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 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...
Decoder的结构与Encoder类似,但多了一些特别的设计来适应生成任务的需求。 3.1 掩码自注意力(Masked Self-Attention) 在生成任务中,Decoder需要确保在生成某个词时,只能看到它之前的词(即不能“看到未来”)。这通过掩码自注意力机制实现,即在计算自注意力时,将当前位置之后的所有位置的注意力权重设为0。 3.2 编码...