transformer中的decode网络结构详解
时间: 2023-10-01 07:08:15 浏览: 47
Transformer中的decode网络结构主要由多层解码器组成,每层解码器包括三个子层:多头自注意力子层、多头注意力子层和全连接前馈子层。在这些子层之间还有残差连接和层归一化。
具体地,解码器的输入是一个向量,它由编码器的输出和上一个时间步的预测结果拼接而成。然后,这个向量会被送入多个解码器层中,每个层都按照以下顺序进行处理:
1. 多头自注意力子层:输入是上一层的输出,通过多头自注意力机制得到一个新的表示。
2. 多头注意力子层:输入是编码器的输出和上一层的输出,通过多头注意力机制得到一个新的表示。
3. 全连接前馈子层:将上一层的输出通过一个全连接网络得到一个新的表示。
4. 残差连接和层归一化:将上一层的输出和这三个子层的输出按照一定比例相加,并做层归一化处理。
在每个解码器层的末尾,得到的表示会被送入一个线性变换和softmax函数中,最终得到预测结果。这个预测结果会成为下一个时间步的输入,并循环上述过程。
总的来说,Transformer中的decode网络结构是一个非常深的神经网络结构,通过多层解码器的堆叠,可以对输入序列进行高质量的生成。
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Swin-Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习网络结构,它在计算机视觉任务中取得了很好的效果。下面是对Swin-Transformer网络结构的详细解释:
1. 编码器:
- 编码器是Swin-Transformer的核心组件,它负责将输入数据进行特征提取。
- 编码器由多个子层连接组成,每个子层连接都会对输入进行处理,并将处理后的结果与原始输入进行连接。
- 子层连接的处理过程可以包括卷积操作、注意力机制等。
- 编码器的目标是通过多次子层连接的处理,逐渐提取出输入数据的高级特征。
2. 掩码张量:
- 掩码张量是Swin-Transformer中的一个重要概念,用于处理输入数据的不同尺度。
- 掩码张量可以将输入数据分割成多个小块,每个小块都可以独立地进行处理。
- 这种分割和处理的方式可以有效地提高网络的计算效率和特征提取能力。
总结起来,Swin-Transformer网络结构通过编码器和子层连接来提取输入数据的特征,并通过掩码张量来处理不同尺度的输入数据。这种网络结构在计算机视觉任务中取得了很好的效果。
Transformer 结构详解
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Transformer由多个相同层级的编码器和解码器组成。下面我将详细介绍Transformer的结构:
1. 编码器(Encoder):编码器由N个相同的层级堆叠而成,每个层级都包含两个子层级,分别是多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)和全连接前馈网络(Feed-Forward Neural Network)。
- 多头自注意力机制:自注意力机制能够计算序列中每个位置与其他位置的相关度,通过对输入序列进行注意力加权求和来获取每个位置的表示。多头表示模块则是并行地进行多次自注意力计算,以捕捉不同的语义信息。
- 全连接前馈网络:在每个位置的表示上应用两个全连接层,这个前馈神经网络可以帮助模型学习更复杂的非线性变换。
2. 解码器(Decoder):解码器也由N个相同的层级堆叠而成,它除了包括编码器中的两个子层级外,还有一个额外的子层级,即编码器-解码器注意力机制(Encoder-Decoder Attention)。解码器通过编码器-解码器注意力机制来获取输入序列的信息,以便更好地生成输出序列。
- 编码器-解码器注意力机制:通过计算输入序列和输出序列之间的相关度,为解码器提供输入序列的上下文信息,以便更好地进行生成。
除了以上主要的结构外,Transformer还引入了一些重要的概念和技术,包括残差连接(Residual Connections)、Layer Normalization(层归一化)和位置编码(Positional Encoding)等。