Transformer的主要构成模块？

weixin_32274595 2022-04-19 14:01:23

Transformer的主要构成模块？ 

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weixin_38498942 2022-04-21
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编码模块和解码模块，每个编码器由自注意力机制和前馈神经网络组成，而每个解码器由自注意力机制、编码解码器注意力和前馈神经网络组成。

torch.nn.Transformer 模块介绍
是 PyTorch 提供的一个用于实现 Transformer 模型的模块。Transformer 模型在自然语言处理（NLP）领域具有广泛的应用，如机器翻译、文本生成、图像处理等。它基于自注意力机制（Self-Attention）而非传统的递归或卷积结构，能够处理并行化和长序列数据。模块是 PyTorch 中实现完整 Transformer 网络架构的模块，它包括多个自注意力层、前馈神经网络层、位置编码等，所有这些组成了典型的 Transformer 架构。模块的计算过程和。
Transformer各个核心模块的理解1
Transformer的整体概览和Decoder部分的详细介绍。
Transformer逐模块讲解
Transformer逐模块讲解，个人学习记录，如有错误请批评指正
Transformer详解encoder
最近刚好梳理了下transformer，今天就来讲讲它~Transformer是谷歌大脑2017年在论文attention is all you need中提出来的seq2seq模型，它的本质就是由编码器和解码器组成，今天的主角则是其中的编码器（在BERT预训练模型中也只用到了编码器部分）如下图所示，这个模块的输入为 𝑋 （每一行代表一个句子，batchsize有多大就有多少行），我们将从输入到隐藏层按照从1到4的顺序逐层来看一下各个维度的变化。
视觉Transformer和Swin Transformer
ViT的基本结构：①输入图片首先被切分为固定尺寸的切片；②对展平的切片进行线性映射（通过矩阵乘法对维度进行变换）；③为了保留切片的位置信息，在切片送入Transformer编码器之前，对每个切片加入位置编码信息；④Transformer编码器由L个Transformer模块组成，每个模块由层归一化（LN）、多头自注意力模块（MHSA）、多层感知机（MLP）及残差连接等构成；多层感知机（MLP）其中，和分别表示第个模块中MHSA和MLP的输出特征。
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