Transformer模型详解及代码实现

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Transformer模型详解及代码实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一,Transformer 输入

Transformer 中单词的输入表示 x 由单词 Embedding位置 Embedding (Positional Encoding)相加得到,通常定义为 TransformerEmbedding 层,其代码实现如下所示:

1.1,单词 Embedding

单词的 Embedding 有很多种方式可以获取,例如可以采用 Word2Vec、Glove 等算法预训练得到,也可以在 Transformer 中训练得到。

1.2,位置 Embedding

Transformer 中除了单词的 Embedding,还需要使用位置 Embedding 表示单词出现在句子中的位置。因为 Transformer 不采用 RNN 的结构,而是使用全局信息,不能利用单词的顺序信息,而这部分信息对于 NLP 来说非常重要。所以 Transformer 中使用位置 Embedding 保存单词在序列中的相对或绝对位置。

位置 Embedding 用 PE 表示,PE 的维度与单词 Embedding 是一样的。PE 可以通过训练得到,也可以使用某种公式计算得到。在 Transformer 中采用了后者,计算公式如下:

P 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-414283.html

到了这里,关于Transformer模型详解及代码实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Transformer 模型详解

    https://blog.csdn.net/m0_67084346/article/details/128138486 https://blog.csdn.net/benzhujie1245com/article/details/117173090 2017 年,Google 在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型,其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构,其最大的优点是可以 并行 计

    2024年02月15日
    浏览(33)
  • Transformer模型详解

    transformer结构是google在2017年的Attention Is All You Need论文中提出,在NLP的多个任务上取得了非常好的效果,可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN,整个网络结构完全是由Attention机制组成。 由于其出色性能以及对下游任务的友好性或者说下游任务仅

    2024年01月18日
    浏览(33)
  • 详解Transformer模型及相关的数学原理

    声明:本文参考了许多相关资料,视频,博客,结合《Attention is All You Need》这篇文章的每一个细节,从一个初学者的角度出发详细解读Transformer模型,无代码。原文链接及参考资料放在文末,若有错误或不当之处请指出,如有侵权请联系作者删除。 Transformer模型是谷歌在201

    2024年01月18日
    浏览(41)
  • CLIP模型原理与代码实现详解

    目前,大模型十分活跃,openai公司呈现GPT系列,特别是Chat-GPT给人深刻印象,意识到大模型厉害之处,随后推出GPT4模型,更是将大模型进一步推到一个高度,并将多模态融合技术留下深刻印象,同时,学者也对多模态融合技术研究呈现百花齐放之势。然而,多模态模型大多以

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • Swin-Transformer(原理 + 代码)详解

    图解Swin Transformer Swin-Transformer网络结构详解 【机器学习】详解 Swin Transformer (SwinT) 论文下载 官方源码下载 学习的话,请下载 Image Classification 的代码,配置相对简单,其他的配置会很麻烦。如下图所示: Install : pytorch安装:感觉pytorch 1.4版本都没问题的。 2、pip install timm==

    2023年04月08日
    浏览(46)
  • 【vision transformer】DETR原理及代码详解(一)

      论文: https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf 代码: https://github.com/facebookresearch/detr (pytorch) https://github.com/BR-IDL/PaddleViT/tree/develop/object_detection/DETR(PaddlePaddle) DETR 是vision transformer 中目标检测的开山之作,是 Facebook 团队于 2020 年提出的基于 Transformer 的端到端目标检测,克服了传

    2024年02月08日
    浏览(44)
  • OpenAI开发系列(二):大语言模型发展史及Transformer架构详解

    全文共1.8w余字,预计阅读时间约60分钟 | 满满干货,建议收藏! 在2020年秋季,GPT-3因其在社交媒体上病毒式的传播而引发了广泛关注。这款拥有超过1.75亿参数和每秒运行成本达到100万美元的大型语言模型(Large Language Models,LLMs)开启了自然语言处理(NLP)领域的新纪元。

    2024年02月07日
    浏览(46)
  • 【轴承RUL预测代码】基于TCN、TCN和多头注意力(TCN和Transformer的encoder结合)、Transformer模型的轴承RUL预测代码(精华)

    这里以PHM2012轴承特征数据集为例,采样频率为25.6kHz,采样持续时间是0.1s,采样点数是2560 原始特征集 类型 振动数据 2560维度 FFT预处理数据 1280维度 STFT预处理数据 1281维度 后续还可以将上述的原始特征集数据作为深度自编网络的输入,进行无监督学习,提取深度特征数据 自

    2024年02月12日
    浏览(41)
  • Matlab实现Transformer 模型

    Transformer由论文《Attention is All You Need》提出,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取,其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本,并注释该论文。对原理感兴趣的可以去查找相关论文和博客学习一下,本博

    2024年02月05日
    浏览(29)
  • Java【动态规划】斐波那契数列模型, 图文思路详解 + 代码实现

    本篇总结动态规划中的 斐波那契数列模型 的解法和思路 按照以下流程进行分析题目和代码编写 思路分析步骤 代码编写步骤 1, 状态表示 1, 构造 dp 表 2, 状态转移方程 2, 初始化+边界处理 3, 初始化 3, 填表(抄状态转移方程) 4, 填表顺序 4, 返回结果 5, 返回值 / OJ链接 题目分析

    2024年02月08日
    浏览(57)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包