【NLP】分步图解transformer 数学示例

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【NLP】分步图解transformer 数学示例。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、说明

        我知道transformer 架构可能看起来很可怕,你可能在网上或博客上遇到了各种解释。但是,在我的博客中,我将通过提供一个全面的数值示例来努力澄清它。通过这样做,我希望简化对变压器架构的理解。

二、输入和位置编码

        让我们解决初始部分,我们将确定输入并计算它们的位置编码。

【NLP】分步图解transformer 数学示例,机器学习和深度学习,自然语言处理,人工智能

2.1 步骤 1(定义数据)

        第一步是定义我们的数据集(语料库)。

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        在我们的数据集中,有 3 个句子(对话)取自《权力的游戏》电视节目。虽然这个数据集可能看起来很小,但它的大小实际上有助于我们使用即将到来的数学方程找到结果。

2.2 第 2 步(查找词汇大小)

        为了确定词汇量,我们需要确定数据集中唯一单词的总数。这对于编码(即将数据转换为数字)至关重要。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-531380.html

到了这里,关于【NLP】分步图解transformer 数学示例的文章就介绍完了。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!

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