作为Transformer模型的核心组成部分,Decoder负责将编码后的信息转换为目标语言序列。本文将深入解析Transformer中Decoder的输入输出及其各个部分,同时简要介绍Encoder的输入。 Transformer模型概述 Transformer模型主要由输入部分(输入输出嵌入与位置编码)、多层编码器(Encoder)、多层解码器(Decoder)以及输出部分(输出线性层与Softmax...
Decoder:使用Encoder生成的特征表示和前面已生成的输出序列生成下一个输出单词。 通过上述机制,Transformer模型能够在不依赖序列顺序的情况下捕捉序列中的长距离依赖关系,并生成高质量的翻译、文本生成等任务的输出。 代码示例(完整的Transformer模型,包括Encoder和Decoder) 以下是完整的Transformer模型代码,包括Encoder和Decoder...
Decoder的输入并非直接来源于原始数据,而是基于两个关键部分:一是来自Encoder的编码信息(通过注意力机制加权后的表示),二是Decoder自身已经生成的部分序列(在生成任务中)。 Encoder的输出:在Transformer中,Encoder将输入序列(如源语言文本)转换为一组高层次的向量表示,这些表示捕获了序列中的上下文信息。Decoder通过所谓的...
Cyril-KI:PyTorch搭建Transformer实现多变量多步长时间序列预测(负荷预测)17 赞同 · 12 评论文章 中我们仅仅使用了Transformer的encoder进行编码,然后直接flatten再使用一个MLP得到预测结果,而不是使用decoder来进行解码得到输出。 在这篇文章中,将详细讲解Transformer完整的Encoder-Decoder架构在时间序列预测上的应用。 II....
七、训练Transformer 我们可以退哦那个过最小化损失函数来训练Transformer网络,但是应该如何选择损失函数呢,我们已经知道,解码器预测的是词汇的概率分布,并选择概率最高的词作为输出,所有我们需要让预测的概率分布和实际的概率分布之间的差异最小化,要做到这一点,可以将损失函数定义为交叉熵定义函数,我们通过最小化损失函...
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: ...
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:
位置嵌入是Transformer模型的另一个关键组成部分，它允许模型理解单词在句子中的顺序；通过公式和代码实现了...
transformer中decoder到底是串行还是并行 在Transformer中,Decoder部分内部的不同层通常可以并行工作,这意味着每个Decoder层可以同时处理整个序列。比如,在处理Self-Attention时,模型可以同时计算所有位置的注意力权重。 但在生成输出序列时,尽管Decoder内部的不同层可以并行工作,模型仍然需要按顺序逐步生成每个词。这是因为...
介绍transformer 中 encoder 和 decoder 的结构Transformer中的encoder和decoder都遵循多头自注意力模块的叠加结构。 在Transformer的整体架构中,源输入序列和目标输出序列都被划分为两个部分,并分别输入到编码器和解码器中。这两个序列都需要进行embedding表示,并添加位置信息。编码组件是由一组结构相同的编码器堆叠而成,...