深入理解Transformer的笔记记录(精简版本)----Seq2Seq → Seq2Seq with Attention

最新推荐文章于 2025-04-13 21:41:19 发布
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分类专栏： transform 文章标签： transformer 笔记 深度学习 python
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版权

只要是符合类似的框架，都可以统称为 Encoder-Decoder 模型。

1、RNN

RNN引入了隐状态h（hidden state）的概念，隐状态h可以对序列形的数据提取特征，接着再转换为输出。

x1,x2,x3,x4如：

  1. 自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推
  2. 语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。
  3. 时间序列问题。例如每天的股票价格等等

 h_1基于上一个隐藏层的状态h_{0}和当前的输入x_{1}计算得来，泛化到任一时刻，便是

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Seq2Seq -- Attention -- Transformer
机器学习，大数据
03-23 3021
Seq2Seq – Attention – Transformer 文章目录Seq2Seq -- Attention -- Transformer1.前言2.Seq2Seq模型3.Attention模型3.1简介3.2模型架构3.3其他4.Transformer4.1为什么使用Transformer？4.2模型架构4.2.1 Self-Attention4.2.2 Multi-headed Att...
Transformer前置知识：Seq2Seq模型
Jeremy程序员
07-06 1918
Seq2Seq模型可以生成输入文本的简短摘要。编码器对输入文本进行编码，解码器生成一个较短的摘要。Seq2Seq模型是将一个序列转换为另一个序列的强大工具，广泛应用于各种自然语言处理任务。通过编码器和解码器的组合，Seq2Seq模型能够处理复杂的序列到序列转换任务。引入注意力机制进一步提升了Seq2Seq模型的性能，使其在长序列处理和各种实际应用中表现出色。使用TensorFlow和PyTorch等框架可以方便地实现和训练Seq2Seq模型，为各种实际任务提供解决方案。
用一文来串起attention，transformer，seq2seq的知识点
golfbears的博客
10-14 302
前两天正沾沾自喜的稍稍看明白点RNN，结果随便搜了一下，比较醒目的关是不是RNN完全可以废弃了？就冒了出来，仔细读来也不是危言耸听，神经网络在序列建模方面，经历了RNN，seq2seq，attention，transformer一系列的进化，现在的情况是RNN（lstm，gru）已经变成了入门玩家的学习基础了。
【从0到1搞懂大模型】transformer先导：seq2seq、注意力机制、残差网络等（6）
最新发布
weixin_41168304的博客
04-13 697
可以发现上面的 Seq2Seq 方式只是将编码器的最后一个节点的结果进行了输出，但是对于一个序列长度特别长的特征来说，这种方式无疑将会遗忘大量的前面时间片的特征。每个单词（而不是一个字母，也不是一句话）是一个输出，为了满足自然语言的特征，单词与单词之间，是有关联的，不是相互独立的。即输入虽然没有序列，但输出是有序列的。即多个输入，如“我”、“打”、“你”，如果时序关系不同，其含义也是不相同的，即为不同的输入，也就需要有不同的输出。输入与输出，都是有多个独立单元组成的序列，但输入和输出单元的个数是相同的。
李宏毅2021春季机器学习课程笔记7： Seq2seq & Transformer
An_dy_code的博客
12-13 2044
对于seq2seq的问题，有时我们并不知道输出的长度是多少，这时候我们需要机器自己决定输出的长度 比如把语音的英文数据直接输出为对应的中文文字（长度与格式都不一样），我猜这就是呢篇paper叫做Transformer的原因
自然语言处理： seq2seq与Transformer
AI天才研究院
01-18 1416
1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的一个重要任务是机器翻译，即将一种自然语言翻译成另一种自然语言。在过去的几年中， seq2seq 和 Transformer 模型在这方面取得了显著的进展。 seq2seq 模型是基于循环神经网络(RNN)和 attention 机制的，而 Transformer 模型则是基于自注意...
基于Python的NLP项目源码：atten-seq2seq与Transformer模型实现机器翻译及对话系统
03-17
该项目为基于Python的NLP项目源码，集成了atten-seq2seq和Transformer模型，旨在实现机器翻译和对话系统功能。项目包含92个文件，涵盖45个Python脚本、24个文本文件、4个压缩文件以及少量其他类型文件。目前，...
从RNN到Attention到Transformer系列：Encode-Decode(Seq2Seq)代码实现
05-30
​ 介绍从RNN到Attention到Transformer系列中Decode-Encode(Seq2Seq) https://blog.youkuaiyun.com/qq_39707285/article/details/124726403
Deep-Time-Series-Prediction:Seq2Seq，Bert，Transformer，W​​aveNet用于时间序列预测
05-24
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 import Value , create_seq2seq_data_...
深入理解Transformer的笔记记录(精简版本)---- Transformer
qq_40379132的博客
10-09 646
我们已经了解了模型的主要部分，接下来我们看一下各种向量或张量(注：张量概念是矢量概念的推广，可以简单理解矢量是一阶张量、矩阵是二阶张量)是怎样在模型的不同部分中，将输入转化为输出的。最后，流入解码器中，解码器中除了也有自注意力层、前馈层外，这两个层之间还有一个编码-解码注意力层，用来关注输入句子的相关部分（和seq2seq模型的注意力作用相似）接下来，自注意力层的输出会传递到前馈(feed-forward)神经网络中，每个位置的单词对应的前馈神经网络的结构都完全一样（注意：仅结构相同，但各自的参数不同）
Transformer神经网络学习笔记——Seq2Seq模型和Transformer
qq_50199113的博客
07-05 1397
此外，decoder首先处理的方式是masked multi-head attention，它和传统的self-attention的区别是某一向量对应的输出只会考虑之前序列的输入。而未来的数据虽然存在，但对decoder处理的当前时间点的数据来说是“不存在”的，而这种“预测”的输出模式这也是masked multi-head attention能输出长度不定的数据的基础。这种的问题就是上一位的输出可能是错误的，而这会导致接下来的输出连锁地出现错误，这也是autoregressive的缺点。
从seq2seq模型到Transformer以及机器翻译小记
01-20
seq2seq模型 基本概念 顾名思义，seq2seq模型是指，模型的输入是一个sequence序列，而模型的输出也是sequence序列，其模型结构可以表示为Encoder-Decoder结构，如下图： 其中encoder与decoder都是使用循环神经网络（RNN）实现的。其中的语义编码则是encoder的隐藏状态。其中包括了encoder中的语义信息，作为decoder的输入，从而使用decoder得到输出。 训练以及预测时的方式如下： 具体结构： 实现方式 encoder-decoder的实现方式如下： class Encoder(nn.Module): def __in
seq2seq到加上attention机制，再整合成transformer
01-06
时间问题，，开个好头。 1.机器翻译有一个大问题，就是输入输出的序列长度不一定相等。于是设计出Encoder-Decoder模型 。* 于是就有了Sequence to Sequenceseq模型 简答来说就是在输出的时候：先输入bos，然后以eos为结束标记。 总结： Sequence to Sequence encoder、decoder的网络可以是任意RNN网络：LSTM，双向RNN等； 这里Encoder不需要用到每一个单元的output，只需把H传到Decoder作为初始输入; 注意embedding X的shape(batch_size, seq_len, embed_siz
Transformer与seq2seq
01-06
Transformer与seq2seq Transformer模型的架构与seq2seq模型相似，Transformer同样基于编码器-解码器架构，其区别主要在于以下三点： Transformer blocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了Transformer Blocks，该模块包含一个多头注意力层（Multi-head Attention Layers）以及两个position-wise feed-forward networks（FFN）。对于解码器来说，另一个多头注意力层被用于接受编码器的隐藏状态。 Add and norm：多头注意力层和前馈网络的输出被送到两个“add
详细介绍Seq2Seq、Attention、Transformer ！！
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
03-15 3417
本文将从Seq2Seq工作原理、Attention工作原理、Transformer工作原理三个方面，详细介绍Encoder-Decoder工作原理。Encoder-Decoder工作原理1、Seq2Seq工作原理输入一个序列，输出另一个序列。在2014年，Cho等人首次在循环神经网络（RNN）中提出了Seq2Seq（序列到序列）模型。与传统的统计翻译模型相比，Seq2Seq模型极大地简化了序列转换任务的处理流程。核心思想。
Transformer：深入Seq2Seq模型与自注意力机制
weixin_42601134的博客
12-02 864
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Transformer模型通过自注意力机制革新了序列到序列的学习，显著提升了NLP任务性能。它的自注意力机制允许模型同时考虑序列中所有元素的关系，提高了计算效率。编码器和解码器的堆叠架构，结合位置编码和多头注意力，使Transformer在机器翻译、文本生成等NLP任务上取得了突破性进展。 1. Transformer模型定义与...
为什么说Transformer可以代替seq2seq？
2301_81887304的博客
12-20 1039
是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型，叫 Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文本摘要和语音识别等等方向。
Transformer总结(二)：架构介绍（从seq2seq谈到Transformer架构）
qq_52441682的博客
08-22 1314
由seq2seq谈到编码器解码器架构，再向其中引入注意力机制，探讨Bahdanau Attention的局限性，介绍Transformer整体的架构，借助动图理解处理流程，辨析解码器训练阶段和预测阶段的差异
基于TensorFlow2.0实现的g2p-seq2seq模型构建与应用
资源中包含了用于执行和脚本操作的可执行文件g2p-seq2seq.exe和Python脚本文件g2p-seq2seq-script.py。该模型和相关文件旨在将图形字符转换成语音发音，这在语音合成和自然语言处理领域有广泛的应用。" ### 知识点...
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