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整个Transformer架构的最终封装
唐国梁Tommy
2024-04-03 10:57:13
课时名称
课时知识点
整个Transformer架构的最终封装
在本节课中,我们将深入探讨如何将各个独立开发的模块集成到一起,构建出一个完整的Transformer网络架构。这一过程不仅涉及到代码层面的整合,还包括对网络结构的深入理解和优化。以下是一个基于PyTorch的完整Transformer模型的实现。这个模型包括编码器和解码器,以及必要的嵌入层和输出层,适用于机器翻译等序列到序列的任务。
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整个Transformer架构的最终封装
课时名称课时知识点整个Transformer架构的最终封装在本节课中,我们将深入探讨如何将各个独立开发的模块集成到一起,构建出一个完整的Transformer网络架构。这一过程不仅涉及到代码层面的整合,还包括对网络结构的深入理解和优化。以下是一个基于
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transform
er
架构
的理解
例如:腰围(key)与体重(value)形成一个键值对的映射关系,我们要查询(qu
er
y,请求)腰围是57kg对应的体重。如上图所示,
transform
er
(形状像变压器?)的
架构
左边是n个结构体相同的编码器,右边是n个结构相同的解码器。注意力机制,应该就是权重,跟qu
er
y的内容接近的Vlaue权重就高。一维的情况:注意力机制涉及三个向量,q,k,v。
Transform
er
架构
深度解析
Transform
er
架构
解析
MiTS与PoTS:面向连续值时间序列的极简
Transform
er
架构
原始"Attention Is All You Need"论文中提出的标准
Transform
er
架构
最初设计用于处理离散输入和输出序列标记(token),但将其应用于时间序列分析时,需要对模型结构进行适当调整以适应连续数据特性。本文详细阐述了使原始
Transform
er
架构
能够高效处理连续值时间序列数据所需的最小化结构调整方案。在Vaswani等人发表的开创性论文"Attention is All You Need"中,研究者引入了用于机器翻译任务的
Transform
er
架构
。
Transform
er
架构
基于seq2seq
架构
的
transform
er
模型可以完成NLP领域研究的典型任务, 如机器翻译, 文本生成等. 同时又可以构建预训练语言模型,用于不同任务的迁移学习.在接下来的
架构
分析中, 我们将假设使用
Transform
er
模型
架构
处理从一种语言文本到另一种语言文本的翻译工作, 因此很多命名方式遵循NLP中的规则. 比如: Embeddding层将称作文本嵌入层, Embedding层产生的张量称为词嵌入张量, 它的最后一维将称作词向量等。
【深度学习与NLP】——
Transform
er
架构
解析
Transform
er
是一种基于自注意力机制的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理等领域。以下是
Transform
er
的总体
架构
图及介绍:
Transform
er
主要由编码器(Encod
er
)和解码器(Decod
er
)两部分组成。
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