在解码器的结构上,它由与编码器类似的多层堆叠的解码层组成,每一层也包含多头注意力机制和前馈神经网络,但与编码器的不同之处在于解码器多了一层编码器-解码器注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer)。 在具体工作流程上,解码器的工作主要可以分为以下几个阶段: - 通过自注意力机制捕获解码器输入的依赖关系。
transformer 是由多个 encoder 和多个 decoder 组成的,encoder 和 decoder 之间通过 self attention 和 multi-head attention 进行交互,具体如下图所示: 1.5 positional encoding positional encoding 是为了解决 transformer 无法处理序列的位置信息的问题,具体如下图所示: 位置编码的特点 唯一性:每个位置的编码是唯一的,...
一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)的学习框架。Encoder的主要任务是处理输入序列,将其转换为一组内部表示(也称为编码),这些内部表示将捕获输入序列中的关键信息。Decoder则负责接收这些内部表示,并生成一个输出序列。输出序列可以是与输入序列...
encoder-decoder attention layer 对decoder 层块的输出 Key 和 Value 向量执行多头关注,其中 decoder 的中间表示充当 Query。通过这种方式,encoder-decoder注意力层学习如何关联来自两个不同序列(例如两种不同语言)的 token。decoder可以访问每个块中的encoder Key 和 Value。
答案就藏在它的Encoder-Decoder架构中。 一、Transformer概览 Transformer模型由两大部分组成:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。简单来说,Encoder负责将输入数据(如一句话)转换成一种中间表示(通常称为embeddings),而Decoder则根据这种中间表示生成目标输出(如另一语言的句子)。这种架构使得Transformer能够处理序列到序列...
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。
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。
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:
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...
Transformer由encoder和decoder组成,其中: encoder主要负责理解(understanding) The encoder’s role is to generate a rich representation (embedding) of the input sequence, which the decoder can use if needed decoder主要负责生成(generation) The decoder outputs tokens one by one, where the current output ...