同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案目录Transformer的输入和输出流程输入顺序输出顺序具体例子输入流程输出流程解码器怎样使用编码器的输出以及先前生成的输出序列来生成目标序列的下一个单词例子...解码器也是由多个相同的层组成，每层包括自注意力机制、编码器-解码器注意力机制，以及前馈网络。不同于编码器，解码器的处理是自回归的，即每一步的输出依赖于前一步的输出。...解码器怎样使用编码器的输出以及先前生成的输出序列来生成目标序列的下一个单词在Transformer模型中，解码器使用编码器的输出以及先前生成的输出序列来生成目标序列的下一个单词。...编码器-解码器注意力计算：计算[""]与C之间的注意力，这允许解码器根据整个源句子的信息来预测下一个单词。（多头是并行的）6....每一步的输出都是基于当前的上下文信息和先前的输出来生成的，这就是Transformer模型如何逐步构建输出序列的方式。
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题，探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题，如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器，博文通俗易懂，专知内容组整理出来...完成本教程之后，您将知道： 如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题； 如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器； 您可以使用三种模型来实现Keras中文本摘要的结构。...Ramesh Nallapati等人使用GRU递归神经网络来生成输出序列。 引用：...解码器由一个单向的GRU-RNN组成，它的隐藏状态大小与编码器的相同。—— ▌4....例如，编码器可以被配置为以不同大小的块读取和编码源文档： 句子 段落 页 文档 同样地，解码器可以被配置为汇总每个块或者汇集编码的块并且输出更广泛的概要。...这允许解码器建立与生成输出序列中的单词相同的内部状态，以便在序列中生成下一个单词。 然后通过对输出序列中的每个单词迭代地调用模型来重复该过程，直到生成最大长度或序列结束标记。 ?
在高层次上，编码器将输入序列映射到一个抽象的连续表示中，该表示包含该输入的所有学习信息。 然后，解码器采用该连续表示并逐步生成单个输出，同时还提供先前的输出。 让我们来看一个例子。...解码器具有与编码器类似的子层。 它有两个多头注意层、一个逐点前馈层、残差连接以及每个子层之后的层归一化。 这些子层的行为类似于编码器中的层，但每个多头注意力层都有不同的工作。...解码器在生成令牌作为输出时停止解码。 让我们来看看解码步骤。 解码器输入嵌入和位置编码 解码器的开头与编码器几乎相同。 输入通过嵌入层和位置编码层以获得位置嵌入。...第一个多头注意力的输出是一个屏蔽输出向量，其中包含有关模型应如何关注解码器输入的信息。 第二个多头注意和逐点前馈层 第二个多头注意层。 对于这一层，编码器的输出是查询和键，第一个多头注意层输出是值。...此过程将编码器的输入与解码器的输入相匹配，从而允许解码器决定哪个编码器输入与关注相关。 第二个多头注意力的输出通过逐点前馈层进行进一步处理。
我们为编码器-解码器模型引入了一种新的配置，它能提高结构化输出和问题解答任务的效率，在这些任务中，一个输入需要多个输出。...具体来说，论文针对的是在使用编码器-解码器（encoder-decoder）模型处理需要单个输入产生多个输出的结构化输出和问答任务时的效率问题。...PID方法的核心思想是将输入一次性编码，然后在解码时并行生成多个输出，避免了在编码器中对每个提示（prompt）重复编码的开销。...解码器中的并行输出生成：解码器接收编码器生成的嵌入向量，并根据每个特定的提示（prompt）并行生成对应的输出序列。这种方法允许模型在解码过程中共享输入嵌入，减少了内存访问次数。...长输出任务中的子任务效果：在ACI-Bench数据集上，作者分析了PID方法如何处理长输出任务，并比较了标准T5模型、PIE-T5和PID-T5在不同部分的摘要输出性能。
这边我们需要注意几点： 输入/输出序列：输入输出序列都是 Embedding 向量； 上下文信息：上下文信息 C 是一个向量，其维度与编码器的数量有关，通常大小为 256、512、1024 等。...逐一解码：解码器需要根据上下文 C 和先前生成了历史信息 来生成此刻的 。 这里的编码器和解码器根据不同的模型和应用都是可以自由变换和组合的，常见的有 CNN/RNN/LSTM/GRU 等。...我们来看一下解码器中加入的 Attention 具体的操作步骤： 查看编码器隐藏状态的集合（每个编码器隐藏状态都与输入句子的某个单词有很大关联）； 给每个隐藏状态打分（计算编码器的隐藏状态与解码器的隐藏状态的相似度...这里要注意，这里的模型并不是盲目地将输出中的第一个单词与输入中的第一个单词对齐，事实上，它从训练的时候就已经学会了如何排列语言对中的单词。...解码器中的 Self-Attention 层操作方式与编码器中的略有不同。 在解码器中，Self-Attention 层只允许注意到输出单词注意它前面的单词信息。
我们将英语源语句传递给编码器；编码器将源序列的完整信息编码为单个实值向量，也称为上下文向量。然后，这个上下文向量被传递到解码器上，以生成目标语言(如印地语)中的输出序列。...让我们学习Bahdanau提出的注意力机制 编码器和解码器的所有隐状态(向前和向后)都用于生成上下文向量，这与seq2seq中仅使用最后一个编码器的隐状态不同。...注意力机制将输入和输出序列与前馈网络参数化的对齐。它有助于关注源序列中最相关的信息。 该模型根据与源位置相关联的上下文向量和先前生成的目标词来预测目标词。...全局和局部注意模型的不同之处在于上下文向量是如何导出的 在讨论全局和局部注意之前，让我们先了解一下在给定的时间t内，Luong的注意力机制所使用的约定 ：上下文向量 ：对齐向量 ：当前目标隐状态 ：当前源隐状态...通过比较当前目标隐状态h与每个源隐状态h的大小，导出了与源序列中的时间步数大小相等的可变长度对齐向量A 对齐分数被称为基于内容的函数，我们考虑三种不同的选择 全局上下文向量是根据所有源隐状态上的对齐向量计算的加权平均值
通过创建如此丰富的表示，这些模型使下游网络能够更好地理解输入序列中的底层模式和关系，从而增强它们生成连贯且上下文相关的输出的能力。...解码器架构 与编码器架构几乎相同，主要区别在于解码器架构采用屏蔽（或因果）自注意力层，因此注意力机制只能关注输入序列的当前和先前元素；这意味着生成的上下文嵌入仅考虑之前的上下文。...我们可以注意到，虽然解码器为输入序列中的每个标记生成上下文嵌入，但在生成序列时，我们通常使用与最终标记相对应的嵌入作为后续层的输入。...编码器-解码器架构的主要区别在于解码器使用编码器-解码器注意力，它在注意力计算期间同时使用编码器的输出（作为 K 和 V）和解码器块的输入（作为 Q）。...这与自注意力形成对比，自注意力对于所有输入使用相同的输入嵌入矩阵。除此之外，整体生成过程与使用仅解码器架构非常相似。 我们可以将编码器-解码器架构可视化，如下图所示。
从上图对比原图和重建可以看出，两兄弟之间的磨合效果还不错。来参观艺术品的顾客很少抱怨 D.Coder 重新创作的画作与他们来参观的原始作品有很大的不同。...该网络经过训练，可以找到编码器和解码器的权重，最小化原始输入与输入通过编码器和解码器后的重建之间的损失。表征向量是将原始图像压缩到较低维的潜空间。...2.2 编码模型 编码器的任务是将输入图片转换成潜空间的一个点，编码模型在 _build() 函数里面的具体实现如下： 代码解释如下： 第 2-3 行将图片定义为 encoder 的输入。...解码器在 _build() 函数里面的具体实现如下： 代码解释如下： 第 1 行将 encoder 的输出定义为 decoder 的输入。...第 2 行将解码器的输出作为整体模型的输出 model_output (解码器的输入就是编码器的输出)。
随着模型处理输入序列的每个单词，自注意力会关注整个输入序列的所有单词，帮助模型对本单词更好地进行编码。 如果你熟悉RNN（循环神经网络），回忆一下它是如何维持隐藏层的。...从微观视角看自注意力机制 首先我们了解一下如何使用向量来计算自注意力，然后来看它实怎样用矩阵来实现。 计算自注意力的第一步就是从每个编码器的输入向量（每个单词的词向量）中生成三个向量。...而那些解码器中的自注意力层表现的模式与编码器不同：在解码器中，自注意力层只被允许处理输出序列中更靠前的那些位置。在softmax步骤前，它会把后面的位置给隐去（把它们设为-inf）。...我们可以用真实的输出来比较它，然后用反向传播算法来略微调整所有模型的权重，生成更接近结果的输出。 你会如何比较两个概率分布呢？我们可以简单地用其中一个减去另一个。更多细节请参考交叉熵和KL散度。...那我们就希望我们的模型能够成功地在这些情况下输出概率分布： 每个概率分布被一个以词表大小（我们的例子里是6，但现实情况通常是3000或10000）为宽度的向量所代表。
随着模型处理输入序列的每个单词，自注意力会关注整个输入序列的所有单词，帮助模型对本单词更好地进行编码。 如果你熟悉RNN（循环神经网络），回忆一下它是如何维持隐藏层的。...从微观视角看自注意力机制 首先我们了解一下如何使用向量来计算自注意力，然后来看它实怎样用矩阵来实现。 计算自注意力的第一步就是从每个编码器的输入向量（每个单词的词向量）中生成三个向量。...而那些解码器中的自注意力层表现的模式与编码器不同：在解码器中，自注意力层只被允许处理输出序列中更靠前的那些位置。在softmax步骤前，它会把后面的位置给隐去（把它们设为-inf）。...我们可以用真实的输出来比较它，然后用反向传播算法来略微调整所有模型的权重，生成更接近结果的输出。 你会如何比较两个概率分布呢？我们可以简单地用其中一个减去另一个。...那我们就希望我们的模型能够成功地在这些情况下输出概率分布： 每个概率分布被一个以词表大小（我们的例子里是6，但现实情况通常是3000或10000）为宽度的向量所代表。
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。...首先，编码器模型（例如，BERT、RoBERTa、FNet 等）学习如何从他们阅读的文本中创建固定大小的特征表示。这种表示可用于训练网络进行分类、翻译、摘要等。...编码器-解码器模型（BART、Pegasus、MASS、...）能够根据编码器的表示来调节解码器的输出。它可用于摘要和翻译等任务。它是通过从编码器到解码器的交叉注意力连接来完成的。...在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。我们将使用 BERT 作为编码器和解码器来训练一个摘要模型。...在为所有问题选择 SOTA 模型之前，为自定义数据集使用不同的网络是一种很好的做法。使用 BERT（与 BART 相比）的主要区别在于 512 个令牌输入序列长度限制（与 1024 相比）。
在处理完整个输入序列之后，编码器 encoder 将上下文 context 发送给解码器 decoder，解码器开始逐个生成输出序列的项目。 机器翻译也是相同的情况。...按设计，RNN 在每个时间步骤中接受两个输入：一个输入（在编码器的情况下，是输入句子中的一个单词）和一个隐藏状态。并且，单词需要用向量来表示。...在接下来的可视化中，每个编码器 encoder 或解码器 decoder 的脉冲都是 RNN 处理其输入并生成该时间步的输出。...注意力模型与经典的序列到序列模型有两个主要区别： 首先，编码器 encoder 将更多的数据传递给解码器 decoder。...这是另一种观察我们在每个解码步骤上关注输入句子的哪个部分的方式： 请注意，模型并不是简单地将输出的第一个单词与输入的第一个单词对齐。
此外，这个教程还提供了完全动态的 seq2seq API（与 TensorFlow 1.2 一起发布），旨在使构建 seq2seq 模型更加简洁： 使用tf.contrib.data中新的输入管道轻松读取和预处理动态大小的输入序列...NMT 模型的具体结构有所不同。序列数据的一般选择是大多数NMT模型使用的循环神经网络（RNN）。通常，RNN用于编码器和解码器。...然后，我们将这个词作为输入提供给下一个时间步长。 这个过程继续进行，直到生成句尾标记“”作为输出符号（在我们的代码中是tgt_eos_id）。 ?...图3：Greedy解码——训练好的NMT模型使用greedy搜索生成源句子“Je suisétudiant”的翻译。 令推理与训练不同的是步骤3。...；Luong 风格的注意力在不同设置下都挺好。
双向注意力通常应用于只有编码器的模型（如BERT）或编码器-解码器模型（如BART）中的编码器部分。它使得注意力机制能够同时考虑前面的和后面的词汇，不受它们顺序的限制。...当我们需要从整个输入中捕捉上下文信息，比如进行分类任务时，双向注意力就派上了用场。 因果注意力则用于只有解码器的模型（如GPT）或编码器-解码器模型（如BART）中的解码器部分。...与双向注意力不同，因果注意力只能将之前的信息融入到当前词汇中，它无法预见未来的词汇。当我们需要维护序列的时间结构，比如基于前面的词汇生成下一个词汇时，因果注意力就显得尤为重要。...交叉注意力则用于编码器-解码器模型（如BART）中的交叉部分。与双向和因果自注意力不同，交叉注意力能够将不同的词汇序列融入到当前序列中。...在单头注意力模式下，它还会将经过注意力机制处理的标记重新映射回它们最初的维度大小。
在每一时间步长当中，该层会获取解码器的隐藏状态，并立足其词汇表中的所有单词输出一条概率分布结果。 以下为回复内容的生成方式： 利用最终编码器隐藏状态（h_o）对解码器隐藏状态进行初始化。...换句话来说，在训练过程中，解码器会消费正确的回复序列，但移除其中的最后一个标记并添加 标记。 ? 解码器推理阶段示意图。上一时间步长的输出结果作为当前时间步长的输入内容。...在每一时间步长当中将最终编码器状态传递至解码器。解码器只能查看一次编码器状态，随后可能将其遗忘。因此，最好的办法是将编码器状态连同单词嵌入一同传递至解码器处。 不同的编码器 / 解码器状态大小。...我在之前提到的模型要求编码器与解码器拥有同样的状态大小。大家可以添加一个映射（密集）层以将编码器的最终状态映射为初始解码器状态，从而回避这一要求。 使用字符——而非单词或字节对编码——来构建词汇表。...回复不一致 / 如何整合元数据 使用 seq2seq 模型时的另一大问题，在于其往往会在意义相同但表达不同的情境下给出不一致的回复内容： ? 目前最引人关注的处理方式在于“基于角色的神经对话模型”。
采用不同的训练数据集和大容量的网络，独立域的编码器甚至可以实现未经训练的音乐域内的曲风迁移。该方法具有无监督性，并且训练过程不依赖有监督训练中，目标域音频与输入音频之间的样本匹配。...音频合成 在本文的编码-解码结构中，使用WaveNet 模型作为解码器的输出，并通过该模型将输出结果反向传播至编码器中。 与之间的研究结果不同，本文中的输入数据收集于消费类媒体，并且没有经过预先处理。...自编码器基于下列损失函数进行训练： 其中，L(o,y)是每个输出元素o与之相对应的目标元素之间的交叉熵损失。解码器D^j是一个自回归模型，根据输出结果E进行约束。...接着，我们评估了不同条件下，人类演奏音频和模型生成音频与源音频的音色之间归一化相关性，其结果如下图所示。...通过减小隐式解码空间的大小，解码器变得更加“富有创造性”，输出的音频也会表现出自然而新颖的特性，换句话说，不考虑输出音频和原始音频之间的匹配关系，通用编码器也有望实现第二项任务。
一个 decoder 解码器，使用来自编码器生成的上下文向量作为从其生成输出序列的“种子”。 因此，Seq2Seq 模型通常被称为“编码器-解码器模型”。 接下来我们将分别讨论这两个网络的细节。...1.4 Seq2Seq 结构 - 解码器 解码器也是一个 LSTM 网络，但是它的使用比编码器网络略微复杂。从本质上讲，我们希望它能作为一个语言模型，可以“知道”到目前为止生成的单词和输入。...为此，我们将编码器保持“堆叠”的 LSTM 架构，但是我们将使用编码器生成的上下文向量来初始化第一层的隐藏层；然后编码器将使用输入的上下文向量来逐词地生成输出。...2.2 Bahdanau 等的神经机器翻译系统 [神经机器翻译系统] 再回顾一下我们的 Seq2Seq 模型是由两部分组成，一个编码器将一个输入句子编码，以及利用解码器所提取的信息生成翻译句子的解码器。...2.3 与机器翻译“对齐”的关联 基于注意力的模型为输出的每个时间步分配对输入的不同部分的显着性（“重要性”）。在翻译任务中，注意力可以认为是“对齐”。
解码器（Decoder）：解码器通过上采样操作将编码器输出的特征图映射到原始输入图像的大小，并将其转换为分割掩码。...通常使用转置卷积（Transpose Convolution）或上采样操作来实现上采样，以恢复特征图的空间分辨率。解码器的输出是一个与输入图像大小相同的分割掩码，其中每个像素的值表示其所属的类别。...在这个方程中，我们遍历卷积核的每一个元素，将其与输入图像中对应的像素值相乘，并将所有乘积相加以得到输出图像中的一个像素值。这个过程在整个输入图像上移动，直到生成整个输出图像。...另一个重要的概念是转置卷积，也称为反卷积或上采样操作。转置卷积与普通卷积相反，它将输入特征图的大小扩大，通常用于将低分辨率特征图映射回原始图像的大小。...与普通卷积不同，转置卷积通过在输入特征图之间插入零值来实现上采样操作，从而增加了输出特征图的大小。 这些核心公式是理解卷积神经网络如何实现图像分割的关键。
在Seq2seq模型中，神经机器翻译以单词序列的形式接收输入，并生成一个单词序列作为输出。例如，意大利语的“Cosa vorresti ordinare?”...神经机器翻译中的时间步长 现在我们已经对序列到序列模型有了一个高层次的概述，让我们简要分析一下如何处理输入。 ?...RNN处理其输入并生成该时间步长的输出。...一次接收一个单词，并生成隐藏状态，用于下一步。随后，与之前不同的是，不仅最后一个隐藏状态(h3)将被传递给解码器，所有的隐藏状态都将被传递给解码器。 ?...RNN处理其输入，生成输出和新的解码器隐藏状态向量（h4）。这时输出被丢弃，从这里开始“注意力”步骤： ? 1-为每个编码器隐藏状态分配一个注意力公式中计算的分数。 ?
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