Encoder包含两层,一个Self-attention层和一个前馈神经网络层,Self-attention层能帮助当前节点不仅仅只关注当前的词,从而能获取到上下文的语义。 Decoder也包含Encoder提到的两层网络,但是在这两层中间还有一层Attention层,帮助当前节点获取到当前需要关注的重点内容。 4. Transformer Encoder的结构 首先,模型需要对输入的...
但是不同点是,基于注意力机制下的receptive field更加的准确且能够发挥出self-attention的优势,将强联系的区域作为receptive field,相比于卷积核的固定field来说更加具有优势。但是self-attention的高灵活性也带来了其与CNN在训练数据规模上不同带来的准确率的差异,在训练数据规模较高时,self-attention才能够发挥出高灵活...
Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入序列,使得模型可以并行化处理序列中的信息。该模型在机器翻译、文本生成、语音识别等NLP任务中取得了非常好的效果,并且在计算效率上优于传统的序列模型,例如...
首先,模型需要对输入的数据进行一个embedding操作,也可以理解为类似word2vec的操作,embedding结束之后,输入到Encoder层,Self-attention处理完数据后把数据送给前馈神经网络,前馈神经网络的计算可以并行,得到的输出会输入到下一个Encoder。 4.1 Positional Encoding Transformer模型中缺少一种解释输入序列中单词顺序的方法,它跟...