transformer bert seq2seq 深度学习 编码和解码的逻辑-重点

最新推荐文章于 2025-10-15 16:16:19 发布
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本文深入探讨了深度学习中的Attention机制，从Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型逐步过渡到Attention模型，详细解析了Attention机制在对话系统、自然语言处理等领域的应用。通过理论结合实例，全面介绍了Attentionisallyouneed、Self-Attention与Transformer等关键概念。

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参考文献：

详解从 Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型 到 Attention模型
【NLP】Attention Model（注意力模型）学习总结(https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9429924.html)
深度学习对话系统理论篇–seq2seq+Attention机制模型详解
论文笔记：Attention is all you need
Attention机制详解（二）——Self-Attention与Transformer
Attention 机制学习小结

20210118
seq2seq
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44388679/article/details/102575223

【MindSpore易点通】Transformer的编码和解码
xi_xiyu的博客
09-09 2226
Decoder结构图中蓝框部分为Transformer的Decoder block结构，包含两个Multi-Head Attention层。第一个Multi-Head Attention层采用了Masked操作。第二个Multi-Head Attention层的K, V矩阵使用 Encoder 的编码信息矩阵C进行计算，而Q使用上一个 Decoder block 的输出计算。最后有一个 Softmax 层计算下一个翻译单词的概率。
1.Transformer之序列到序列任务中的编码-解码
DAICONG’s Blog
05-24 772
文章目录1.简介1.4通过rnn的编码解码机制引出attention机制2.序列到序列的注意力机制（seq2seq with attention）2.1 seq2seq with attention网络架构2.2 seq2seq with Attention编码器Encoder原理2.3 seq2seq with Attention编码器Decoder原理2.4 seq2seq with Attention原理实现 1.简介 seq2seq 就是一个任务，实现的是从序列到序列的映射，比如将我爱你翻译成i
Transformer-解码器_编码器部分
最新发布
qq_64232275的博客
10-15 1018
本文详细解析了Transformer模型的核心组件及实现细节。模型首先通过词嵌入和位置编码将文本转化为包含语义和位置信息的向量；然后使用多头注意力机制捕捉序列中的依赖关系，其中编码器由多层自注意力和前馈网络组成，解码器额外引入编码器-解码器注意力；最后通过生成器输出词表概率分布。关键设计包括：1）缩放点积注意力计算；2）残差连接和层归一化；3）位置编码注入序列顺序信息；4）掩码机制控制注意力范围。这些组件协同工作，使Transformer能够高效处理序列任务。
深入解析 Transformer 模型：编码器和解码器的完整实现
weixin_52582573的博客
11-06 2272
我们完成了 Transformer 模型中编码器和解码器的构建，并将它们组合成完整的模型。编码器负责将输入序列转化为高维特征，解码器在生成每个目标词时参考编码器输出，从而生成语义一致的输出序列。了解 Transformer 的内部结构有助于我们进一步优化模型，适用于各种 NLP 任务，如机器翻译和文本生成等。希望本文能帮助你理解 Transformer 编码器和解码器的核心设计和实现流程。
详解深度学习中编码器（Encoder）和解码器（Decoder）层
热门推荐
qq_23865133的博客
03-06 1万+
在深度学习中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）层是构成序列到序列（Seq2Seq）模型的两个主要组件，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。这些层的设计使得模型能够处理输入序列并产生相应的输出序列，即从一个域（如源语言文本）到另一个域（如目标语言文本）的转换。
Transformer--编码器和解码器（包含掩码张量，注意力机制，多头注意力机制）
njhniubi的博客
07-28 3519
编码器部分: 由N个编码器层堆叠而成，每个编码器层由两个子层连接结构组成，第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接，第二个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接💡在讲述编码器的结构之前，我们先引入三个概念--掩码张量，注意力机制，多头注意力机制。
从 Seq2Seq 到 Transformer：深度学习注意力机制与编码-解码框架综述
aiqq136的博客
01-15 1417
本文首先介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的概念与演进过程，包括其在处理变长输入和输出序列方面的优势与局限。随后重点阐述了注意力机制（Attention）的提出背景、核心思想与重要特性，并结合自注意力（Self-Attention）、交叉注意力（Cross-Attention）等不同形式，剖析了它们在解决长时依赖与信息丢失问题中的关键作用。接着，本文详细展示了基于 Transformer 的编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构，包括多头注意力、多层前馈网络、残差连接和掩码技术在解码过程中
Deep-Time-Series-Prediction:Seq2Seq，Bert，Transformer，W​​aveNet用于时间序列预测
05-24
用于时间序列预测的深度学习模型。 楷模 Seq2Seq /注意 WaveNet 变压器/变压器 快速开始 from deepseries . models import Wave2Wave , RNN2RNN from deepseries . train import Learner from deepseries . data...
Transformer：Seq2Seq 模型 + 自注意力机制.zip
02-06
随着深度学习的不断发展，Transformer的变体和应用也在不断扩展，例如BERT、GPT系列模型等，它们进一步推动了预训练和微调技术在NLP领域的广泛应用。 总结来说，Transformer模型通过自注意力机制和相关组件，提供了...
深度学习在时间序列预测中的应用：从Seq2Seq到BERT和Transformer
Seq2Seq模型，即序列到序列模型，是一种基于编码器-解码器架构的深度学习模型，最初应用于机器翻译。它包含两个主要部分：编码器负责将输入序列编码成一个固定大小的上下文向量；解码器则负责利用这个上下文向量生成...
基于BERT预训练模型的序列到序列文本生成系统_采用seq2seq架构实现问答对自动生成_针对给定文本段落和参考答案自动生成相关问题的深度学习应用_使用Transformer编码器.zip
08-20
BERT预训练模型、seq2seq架构、问答对自动生成、文本段落、参考答案、深度学习、Transformer编码器、nlp-TextGeneration-main、附赠资源.docx、说明文件.txt 正文内容: 随着深度学习技术的快速发展，基于BERT预...
带转移学习的抽象总结：使用Bert作为编码器和变压器解码器的抽象总结
02-03
使用bert作为编码器和变压器解码器的抽象总结 我使用了一个名为Texar的文本生成库，它是一个漂亮的库，具有许多抽象，我想说这是scikit学习的文本生成问题。 该体系结构背后的主要思想是使用来自预训练的BERT的转移学习和掩蔽的语言模型，我用BERT编码器代替了Encoder部分，并且从头开始训练了除草器。 使用Transfomer Networks的优点之一是训练比基于LSTM的模型要快得多，因为我们可以消除Transformer模型中的顺序行为。 基于变压器的模型会生成更多语法正确且连贯的句子。 运行模型 wget https://storage.googleapis.com/b
深度学习编码之后解码
⛄
11-14 1246
1.为什么深度学习要编码之后解码？
深度学习 | 编码器-解码器网络、seq2seq模型、束搜索算法
"You are worthy! You can do it!"
12-31 4557
定义编码器self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, ebd_size, padding_idx=3) # 将token表示为embedding# encoder_inputs从(batch_size, seq_len)变成(batch_size, seq_len, emb_size)再调整为(seq_len, batch_size, emb_size)
Transformer 系列三：Encoder编码器和Decoder解码器
weixin_44174227的博客
08-29 1万+
Transformer使用了"Encoder-Decoder" 编码器-解码器的结构，这种结构被广泛应用于处理序列到序列（seq2seq）的学习任务中。这种结构由编码器和解码器两大部分组成，编码（encoding）是一个模式提取的过程，将输入句子的特征提取出来，存储在一个中间隐状态空间（hidden state）；而解码（decoding）则是将encoder提取出来的特征进行重建，解码成为我们期望的输出。如翻译任务：将输入的英语经过编码器编码成中间表示，再使用解码器将这个中间表示解码成中文。
Transformer系列：图文详解Decoder解码器原理
2401_85375186的博客
08-08 9658
理解Transformer的解码器首先要了解Encoder-Decoder框架。在原论文中Transformer用于解决机器翻译任务，机器翻译这种Seq2Seq问题通常以Encoder-Decoder框架来解决，Transformer的网络结构也是基于encoder-decoder框架设计的。这种框架的模型分为两部分编码器Encoder和解码器Decoder，编码器负责将原文本数据编码为中间状态向量，该状态向量传递给解码器生成输出。示意图如下。
一文搞懂Transformer解码器（图文详解）
2402_82802238的博客
04-15 9015
本系列文章致力于用最简单的语言讲解Transformer架构，帮助朋友们理解它的强大，本文是第七篇：Transformer解码器图文详解。
attention seq2seq transformer bert 学习总结 _20201107
kyle1314608的博客
01-14 782
【NLP】Attention Model（注意力模型）学习总结 </h1> <div class="clear"></div> <div class="postBody"> 　　最近一直在研究深度语义匹配算法，搭建了个模型，跑起来效果并不是很理...
Transformer 模型介绍（四）——编码器 Encoder 和解码器 Decoder
金陵城中夜将沉的博客
02-16 7012
上篇中讲完了自注意力机制 Self-Attention 和多头注意力机制 Multi-Head Attention，这是 Transformer 核心组成部分之一，在此基础上，进一步展开讲一下编码器-解码器结构（Encoder-Decoder Architecture）
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