Decoder的结构与Encoder类似,也包含多层的自注意力机制和全连接层,但还额外加入了一个上下文注意力机制,用于将Encoder输出的信息融合到生成过程中。 Decoder的最后一层包含一个线性变换层,它将Decoder的输出映射成输出词的概率分布。这意味着,对于每个生成的位置,Decoder都会输出一个概率分布,表示下一个词的可能性。然后...
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任...
对于N=6的第2次循环:子Decoder block1的输入是N=1时,子Decoder block3的输出,KV同样来自Transformer Encoder的最后一层的输出。 总的来说,可以看到,无论在Train还是Test时,Transformer Decoder的输入不仅来自(ground truth或者上一个时刻Decoder的输出),还来自Transformer Encoder的最后一层。 训练时:第i个decoder的...
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: ...
Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，它们通过自注意力机制协同工作以处理...
Transformer模型的核心由Encoder和Decoder两部分组成,它们分别负责处理输入序列并生成输出序列。而Self-Attention和Cross-Attention则是这两种组件中不可或缺的部分,它们在模型的工作机制中起到了关键的作用。 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)...
答案解析:在Transformer结构中,encoder和decoder之间的交互主要通过cross-attention机制实现。 点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 多项选择题 在Transformer模型中,编码器的主要作用以下不正确的是? A.生成输出序列B.协调不同模块之间的通信C.管理模型的内存和计算资源D.处理并压缩输入信息以供解码器使用答案解析:在...
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。