编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法，比如机器翻译等。
本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制。在Transformer中，最重要的特点也是Attention。首先详细介绍其由来，然后具体介绍了其编解码结构的引入和原理，最后总结了Attention机制的本质。
论文题目为《基于双阶段注意力机制的循环神经网络》,文章本质上还是基于Seq2Seq的模型，结合了注意力机制实现的时间序列的预测方法，文章的一大亮点是：不仅在解码器的输入阶段引入注意力机制，还在编码器阶段引入注意力机制，编码器的阶段的注意力机制实现了特征选取和把握时序依赖关系的作用。
本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。
摘要：上一篇广告行业中那些趣事系列3：NLP中的巨星BERT，从理论的角度讲了下NLP中有里程碑意义的BERT模型。BERT具有效果好和通用性强两大优点，其中效果好最主要的原因就是使用了Transformer作为特征抽取器。本篇主要详解下这个从配角到C位出道的Transformer，主要从宏观和微观的角度分析Transformer，讲下它的核心注意力机制Attention，然后以翻译任务举例讲下Transformer是如何进行工作的。
相信很多小伙伴在看论文的时候，会时不时的遇到注意力机制（Attention）这个关键词。其实注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是在图像处理、语音识别还是自然语言处理中，都很容易遇到注意力模型的身影。它其实是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。
其实，从这几篇文论来看，都在围绕内容和结构两个方面进行创新，考虑内容的地方是否还考虑了结构？考虑结构的地方是否考虑了内容？两种数据融合时的权重指定是经验值还是注意力机制？最后就是自监督训练上，通过增加不同的损失函数达到聚类的目的，也就有了自监督、双重自监督、三重自监督等等。
作者 Antoine Tixier 表示整篇综述笔记也是他学习过程的一部分，所以这一文章还会在 arXiv 上继续更新。为了完成整篇文章，作者主要借鉴了各种卷积神经网络的原论文、斯坦福 CS231n 课程笔记、 Zhang 和 Wallace 关于在 NLP 中运用 CNN 的实战指南、基于 CNN 的文本分类论文等，这些构建了该综述文章卷积神经网络部分的主体内容。
让我们考虑两个场景，场景一，你正在阅读与当前新闻相关的文章。第二个场景是你正在阅读准备考试。两种情况下的注意力水平是相同还是不同？
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年提出的一种深度学习模型，它在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的进展。Transformer的核心思想是使用自注意力（Self-Attention）机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，而无需依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 以下是Transformer架构的详细介绍和实现原理： 1. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention） 自注意力机制是Transformer的核心，它允许模型在处理序列的每个元素时，同时考虑序列中的所有其他元素。这种机制通过计算每个元素对其他元素的注意力权重来实现，这些权重表明了在生成当前元素时，其他元素的重要性。 多头自注意力机制进一步扩展了自注意力的概念，它包含多个注意力“头”，每个头学习序列的不同方面。这增加了模型的表达能力，因为它可以从多个角度理解数据。 2. 位置编码（Positional Encoding） 由于Transformer模型没有循环结构，它需要一种方式来理解单词在序列中的位置。位置编码通过向输入添加额外的信息来解决这个问题，这些信息指示了单词在序列中的位置。位置编码通常使用正弦和余弦函数的组合来生成，这允许模型学习到序列中元素的相对位置。 3. 编码器和解码器层（Encoder and Decoder Layers） Transformer模型由编码器和解码器组成，每个部分包含多个层。编码器用于处理输入序列，解码器用于生成输出序列。 - **编码器**：由多个相同的层堆叠而成，每层包含自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制用于捕捉输入序列内部的依赖关系，而前馈网络则对每个位置的表示进行独立处理。 - **解码器**：也由多个相同的层堆叠而成，每层包含自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。编码器-解码器注意力机制允许解码器关注输入序列中的相关部分。 4. 层归一化和残差连接 为了稳定训练过程，Transformer模型在每个子层（自注意力和前馈神经网络）的输出上应用层归一化。此外，每个子层的输出都会通过一个残差连接，然后将结果传递给下一个子层。这种设计有助于缓解梯度消失问题，使得模型可以更有效地学习。
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 编码器-解码器结构在多个领域展现出先进水平，但这种结构会将输
作者：Greg Mehdiyev, Ray Hong, Jinghan Yu, Brendan Artley翻译：陈之炎校对：ZRX 本文约2800字，建议阅读12分钟本文由Simon Fraser大学计算机科学专业硕士生撰写并维护，同时这也是他们课程学分的一部分。 本博由Simon Fraser大学计算机科学专业硕士生撰写并维护，同时这也是他们课程学分的一部分。 想了解更多关于该项目的信息，请访问： sfu.ca/computing/mpcs 简介 看到这张照片时，首先映入眼帘的是什么？相信大多数人的眼
作者：陈之炎 本文约3500字，建议阅读7分钟Transformer 是第一个完全依赖于自注意力机制来计算其输入和输出的表示的转换模型。 主流的序列到序列模型是基于编码器-解码器的循环或卷积神经网络，注意力机制的提出，优化了编解码器的性能，从而使得网络性能达到最优。利用注意力机制构建出新的网络架构Transformer, 完胜了循环或卷积神经网络。Transformer 是第一个完全依赖于自注意力机制来计算其输入和输出的表示的转换模型。Transformer可以并行训练，训练时间更短。 1 Transfor
自从最新的大型语言模型（LLaM）的发布，例如 OpenAI 的 GPT 系列、开源模型 Bloom 以及谷歌发布的 LaMDA 等，Transformer 模型已经展现出了其巨大的潜力，并成为深度学习领域的前沿架构楷模。
随着人工智能技术的加速演进，AI大模型已成为全球科技竞争的新高地。Transformer作为大模型的核心技术之一，正在推动整个AI产业的发展。
在这篇博文中，我将讨论本世纪最具革命性的论文“Attention Is All You Need”。首先，我将介绍自注意力机制，然后转向 Transformer 的架构细节。注意力模型使用 2 个 RNN 和一个注意力机制来为编码器的隐藏状态分配权重。在《Attention is all you need》这篇论文中，作者去掉了所有的 RNN。他们引入了一种不使用递归的新架构，而是完全依赖于自注意力机制。先解释一下什么是self-attention机制
在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。
Trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络
AI 科技评论按：在自然语言处理任务中，循环神经网络是一种常见的方法，但近来，一种只依赖于注意力机制的特定神经网络模型已被证明它对于常见的自然语言处理任务的效果甚至优于循环神经网络模型，这个模型被称为变换器（Transformer）。同时，数据科学家 Maxime Allard 发表了相应的文章对变换器的原理机制作了介绍与讲解，并用相应的实验帮助大家更好的理解这种神经网络模型，AI 科技评论将其编译如下。
作者：Pranoy Radhakrishnan 翻译：wwl校对：王可汗 本文约3000字，建议阅读10分钟本文讨论了Transformer模型应用在计算机视觉领域中和CNN的比较。 在认识Transformers之前，思考一下，为什么已经有了MLP、CNN、RNN，研究者还会对Transformers产生研究的兴趣。 Transformers起初是用于语言翻译。相比于循环神经网络（比如LSTM），Transformers支持模拟输入序列元素中的长依赖，并且支持并行处理序列。 Transformers利用
大家对注意力机制多少都有所耳闻，毕竟在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）领域，2017年，《Attention Is All You Need》这篇论文是里程碑式的存在；几乎所有的LLM都是基于注意力机制构建的，甚至最新的多模态或基于视觉的模型也在某种程度上都运用了它；今天，我们将深入探讨注意力机制。
字符编码(Character Encoding)可以说就是让某一字符序列匹配一个指定集合中的某一东西，常见的例子包括长短电键组合起来表示的摩斯电码(Morse Code)、Baudot code、Unicode和用二进制来表示的ASCII(American Standard Code for Information Interchange)码、这样便能够将文本在计算机中存储和通过通信网络发送出去。
从整体框架来讲，Transformer其实就是encode-decode框架，即就是编码解码。只不过在编码和解码的内部比较复杂，经过了多次复杂计算。
【AI科技大本营导语】注意力机制（Attention）已经成为深度学习必学内容之一，无论是计算机视觉还是自然语言处理都可以看到各种各样注意力机制的方法。之前我们曾在一篇干货文章《关于深度学习中的注意力机制，这篇文章从实例到原理都帮你参透了》中，从实例到原理帮助大家参透注意力机制的工作原理。今天，我们将再度为大家梳理全部理论要点，是大家学习的必备资料之一，并为后续掌握最新流行的注意力机制保驾护航。
不久前，Google基于Attention机制的机器翻译研究“Attention is All You Need”赚足了眼球。它放弃了机器翻译上常用的CNN、RNN架构，仅采用Attention机制就拿到了业界BLEU评分上的最佳成绩，且训练过程仅需3天半就能完成。当然，这是用了8颗P100 GPU的结果。 于是，人们不免好奇，Attention到底是个什么鬼？它相对于传统LSTM的技术优势在哪里？它所注意的是什么，究竟能解决CNN、RNN所解决不了的什么难题？要知道，Facebook此前刚用CNN
循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Networks）中的编码器 - 解码器（Encoder-Decoder）架构在标准机器翻译基准上取得了相当先进的成果，这一架构目前正被工业级翻译服务作为核心来使用。
Petuum 专栏 作者：Haoran Shi、Pengtao Xie、Zhiting Hu、Ming Zhang、Eric P. Xing 机器之心编译 在过去一年中，我们看到了很多某种人工智能算法
注意力（Attention）机制，是神经机器翻译模型中非常重要的一环，直接影响了翻译的准确度与否。
要读和写文本，我们要分别使用 CharsetDecoder 和 CharsetEncoder。将它们称为 编码器 和 解码器
Attention机制是最近深度学习的一个趋势。在一次采访中，OpenAI的研究总监Ilya Sutskever说Attention机制是最令人兴奋的进步之一，而且已经广为使用。听起来激动人心吧。但attention机制究竟是什么呢？ 神经网络里的Attention机制是（非常）松散地基于人类的视觉注意机制。人类的视觉注意机制已经被充分地研究过了，而且提出了多个不同的模型，所有的模型归根结底都是按照“高分辨率”聚焦在图片的某个特定区域并以“低分辨率”感知图像的周边区域的模式，然后不断地调整聚焦点。 Atte
循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transformer被应用到多个自然语言处理方向，到目前为止还未有新的架构能够将其替代。可以说，它的出现是自然语言处理领域的突破，并为新的革命性架构（BERT、GPT-3、T5等）打下了理论基础。 Transformer由编码器和解码器两部分组成。首先，向编码器输入一句话（原句），让其学习这句话的特征，再将特征作为输入传输给解码器。最后，此特征会通过解码器生成输出句（目标句）。 假设我们需要将一个句子从英文翻译为法文。如图所示，首先，我们需要将这个英文句子（原句）输进编码器。编码器将提取英文句子的特征并提供给解码器。最后，解码器通过特征完成法文句子（目标句）的翻译。
Ceph通过自动修复机制来处理节点故障和数据损坏。当一个节点（例如OSD）出现故障时，Ceph会检测到该故障并采取相应的措施进行修复。具体的自动修复机制包括以下几个步骤：
自从编码器解码器架构崛起以来，主流的神经机器翻译（NMT）模型都使用这种架构，因为它允许原文序列长度和译文序列长度不一样。而自 Bahdanau 等研究者在 14 年提出基于注意力的 NMT 模型后，基于编码器解码器架构的 NMT 模型差不多都会加上注意力机制。尤其是在 2017 年谷歌发表论文「Attention is all your need」后，注意力机制更是坐上了宝座，这篇论文相当于进一步形式化表达了注意力机制，并提出了只使用 Multi-head Attention 的翻译模型 Transformer。
用于循环神经网络的编码 - 解码架构，在标准机器翻译基准上取得了最新的成果，并被用于工业翻译服务的核心。 该模型很简单，但是考虑到训练所需的大量数据，以及调整模型中无数的设计方案，想要获得最佳的性能是非常困难的。值得庆幸的是，研究科学家已经使用谷歌规模的硬件为我们做了这项工作，并提供了一套启发式的方法，来配置神经机器翻译的编码 - 解码模型和预测一般的序列。 在这篇文章中，您将会获得，在神经机器翻译和其他自然语言处理任务中，如何最好地配置编码 - 解码循环神经网络的各种细节。 阅读完这篇文章后，你将知道
Transformer的出现标志着自然语言处理领域的一个里程碑。以下将从技术挑战、自注意力机制的兴起，以及Transformer对整个领域的影响三个方面来全面阐述其背景。
Transformer 是为解决序列转换或问题而设计的架构，该任务将一个输入序列转化为一个输出序列。 语音识别、文本转语音等问题都属于这类任务。
今天学习的是谷歌大脑的同学和 CMU 的同学于 2019 年联合出品的论文《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》，目前被引次数超 200 次。
物料编码对于制造类企业供应链管理作用不可说不巨大，影响不可谓不深远，甚至是任何一个ERP系统优化不得考虑的关键环节！然而，影响编码原则的因素有很多，但归根结底就是由于对ERP编码原则的认识不清所致。
在自然语言处理领域，Transformer模型已经成为了主流的深度学习架构。凭借其强大的处理能力和高效的性能，Transformer在许多NLP任务中都取得了显著的成果。而在Transformer模型中，Attention机制起到了至关重要的作用。
近年来，Transformer模型在神经网络领域中引起了广泛关注，尤其在自然语言处理（NLP）领域表现出色。本文将详细介绍Transformer在神经网络中的位置、其工作原理、优势以及在不同领域的应用。
作者：Adams Wei Yu等 机器之心编译 参与：Geek AI、路 近日，来自卡内基梅隆大学和谷歌大脑的研究者在 arXiv 上发布论文，提出一种新型问答模型 QANet，该模型去除了该领域此前常用的循环神经网络部分，仅使用卷积和自注意力机制，性能大大优于此前最优的模型。 1 引言 人们对机器阅读理解和自动问答任务的兴趣与日俱增。在过去的几年中，端到端的模型在许多具有挑战性的数据集上显示出非常好的结果，取得了显著的进步。最成功的模型通常会利用两个关键的组成部分：（1）处理序列化输入的循环模型，（2
Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers
【新智元导读】 谷歌在机器翻译上的一项最新研究：仅使用注意力机制构建模型，不需要CNN和RNN。作者称，在机器翻译上这一模型效果超越了当下所有公开发表的机器翻译模型，在BLUE上取得创纪录的成绩。训练速度和效率上： 8 颗 P100 GPU 上3.5 天完成训练。该研究可以看成是对Facebook此前机器翻译突破的回应：不久前，Facebook发布了基于卷积神经网络的方法，取得了当时最高准确度，并且速度是谷歌基于循环神经网络(RNN)系统的9倍。 谷歌大脑、谷歌研究院和多伦多大学学者合作的一项新研究称，使用
作者：Ketan Doshi 翻译：欧阳锦校对：和中华 本文约3800字，建议阅读10分钟本文通过可视化的方式清晰地展示了Transformer的工作本质，并从本质中探索了它具有优良表现的原因。
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
深度神经网络对自然语言处理技术造成了深远的影响，尤其是机器翻译（Blunsom, 2013; Sutskever et al., 2014; Cho et al., 2014; Jean et al., 2015; LeCun et al., 2015）。可以将机器翻译视为序列到序列的预测问题，在这类问题中，源序列和目标序列的长度不同且可变。目前的最佳方法基于编码器-解码器架构（Blunsom, 2013; Sutskever et al., 2014; Cho et al., 2014; Bahdanau et al., 2015）。编码器「读取」长度可变的源序列，并将其映射到向量表征中去。解码器以该向量为输入，将其「写入」目标序列，并在每一步用生成的最新的单词更新其状态。基本的编码器-解码器模型一般都配有注意力模型（Bahdanau et al., 2015），这样就可以在解码过程中重复访问源序列。在给定解码器当前状态的情况下，可以计算出源序列中的元素的概率分布，然后使用计算得到的概率分布将这些元素的特征选择或聚合在解码器使用的单个「上下文」向量中。与依赖源序列的全局表征不同，注意力机制（attention mechanism）允许解码器「回顾」源序列，并专注于突出位置。除了归纳偏置外，注意力机制还绕过了现在大部分架构都有的梯度消失问题。
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。
1. ASCII : 最早的编码. ⾥⾯有英⽂⼤写字⺟, ⼩写字⺟, 数字, ⼀些特殊字符.
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