下图左侧是encoder,右侧是decoder encoder only 预训练代表 Bert;decoder only 预训练代表 GPT;encode & decode 预训练代表 BART transformer的核心是三种attention。encoder一种attention, decoder两种attention 1.2 attention &self attention self attention 是相对于 attention 的,attention 用于计算两个序列之间的相似度,...
通过上文我们就搭建好了引入Attention机制的Encoder-Decoder架构,可以适用于Transformer 补充:这种框架不仅适用于Transformer架构。使用Encoder-Decoder架构的不同模型的区别就在于Encoder、Decoder内部的block(块)。例如输入为图像,输出为文字(如图像描述),可以在Encoder嵌CNN,在Decoder嵌RNN/LSTM;输入为文字,输出为文字(文字...
在Encoder/Decoder 的注意力层中,我们还会使用 Attention Mask 遮盖掉某些词语来防止模型关注它们,例如为了将数据处理为相同长度而向序列中添加的填充 (padding) 字符。 Transformer 家族 虽然新的 Transformer 模型层出不穷,但是它们依然可以被归纳到以下三种结构中: Encoder 分支 纯Encoder...
Decoder Transformer相对于Encoder Transformer多了一个Encoder-Decoder Attention层，用来接收来自于Encoder...
编码器(Encoder)是Transformer模型重要组成部分,它的主要任务是捕捉输入序列的语义信息。在编码器中,每个输入词汇都会通过一个嵌入层(Embedding Layer)转换成固定维度的向量表示。这些向量随后经过多个自注意力层(Self-Attention Layer)和前馈神经网络(Feed-Foward Neural Network Layer)的 处理,以捕捉词汇间的依赖关系和语...
解码器由多个相同的层组成，每个层由三个子层组成，分别是自注意力层、编码器-解码器注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）和前馈全连接层。其中自注意力层和前馈全连接层的作用与编码器相同，而编码器-解码器注意力层则将解码器当前位置的输入与编码器的所有位置进行交互，以获得与目标序列有关的信息。在...
2. 编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）解码器的每一层都会接收来自编码器的输出作为...
再往细里讲,Transformer 也是一个 Seq2Seq 模型(Encoder-Decoder 框架的模型),左边一个 Encoders 把输入读进去,右边一个 Decoders 得到输出,如下所示: 编码器和解码器 编码器:把输入变成一个词向量--->(Self-Attention) 解码器:获取编码器输出的词向量后,生成翻译的结果 Transformer...
2、Encoder-Decoder Attention是怎么计算的?其可解释意义又是什么? 这里的Query来自Decoder中self-attention的输出,Key和Value都是来自Encoder中的最终输出值即Key=Value。 其可解释意义就是,Encoders的最终输出就是利用原始输入经过6层Encoder抽取的特征,然后利用这些特征去做具体的场景任务,比如这里的翻译场景,但是翻译...
Encoder-Decoder中的attention机制 上一篇文章最后,在Encoder-Decoder框架中,输入信息的全部信息被保存在了C。而这个C很容易受到输入句子长度的影响。当句子过长时,C就有可能存不下这些信息,导致模型后续的精度下降。Attention机制对于这个问题的解决方案是在decoder阶段,每个时间点输入的C都是不一样的。而这个C,会根据...