2. Transformer的输入表示 Transformer中单词的输入表示由单词Embedding和位置Embedding(Positional Encoding)相加得到。 Transformer输入表示 2.1 单词Embedding 单词的Embedding可以通过Word2vec等模型预训练得到,可以在Transformer中加入Embedding层。 2.2 位置Embedding Transformer 中除了单词的Embedding,还需要使用位置Embedding 表...
Transformer架构是一种深度学习模型,自从2017年被提出以来,在自然语言处理领域取得了巨大的成功。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络,Transformer架构具有更高的并行计算能力和更快的训练速度,因此在处理大规模数据时更加高效。 同时,Transformer架构也引入了自注意力机制,能够更好地捕捉序列数据中的长距离依赖关系,因此...
首先,我们需要通过将最后计算的矩阵与一组随机初始化后的权重矩阵相乘来计算线性层,该权重矩阵将在 Transformer 开始学习时更新,然后将结果矩阵添加到同样包含随机值的偏置矩阵中。 计算线性层 计算完线性层之后,我们需要将其穿过ReLU层,并利用其公式。 计算ReLU 层 第10 步 -- 再次残差...
标量或矢量非零元素:很多 GNN 模型会在边上学习多个权重(如 Graph Transformer 示例中演示的多头注意力向量)。为了适应这种情况,DGL Sparse 允许非零元素具有向量形状,并扩展了常见的稀疏操作,例如稀疏 - 稠密 - 矩阵乘法(SpMM)等。可以参考 Graph Transformer 示例中的 bspmm 操作。 通过利用这些设计特性,与之前...
对「Transformer 是图神经网络」这一概念,这篇文章做了很好的解释。 首先,我们从表示学习开始。 NLP 中的表示学习 从一个很高的角度来看,所有的神经网路架构都是对输入数据的表示——以向量或嵌入矩阵的形式。这种方法将有用的统计或语义信息进行编码。这些隐表示可以被用来进行一些有用的任务,如图像分类或句子翻译...
Transformer 通过添加两个层来完成两种不同的信息编码。 1. 嵌入层(Embedding) Transformer 的编码器和解码器各有一个嵌入层(Embedding )。 在编码器中,输入序列被送入编码器的嵌入层,被称为输入嵌入( Input Embedding)。 在解码器中,目标序列右移一个位置,然后在第一个位置插入一个Start token 后被送入解码器...
我们先把整个Transformer模型看作是一个黑盒。在机器翻译中,它可以把句子从一种语言翻译成另一种语言。 打开这个黑盒,我们首先可以看到一个编码器(encoder)模块和一个解码器(decoder)模块,以及二者之间存在某种关联。 再往近看一下,编码器模块是6个encoder组件堆在一起,同样解码器模块也是6个decoder组件堆在一起。
如上图所示,Transformer在训练过程中,模型对数据的处理过程如下,大体可分为 6 个步骤: 在送入第一个编码器之前,输入序列 (src_seq) 首先被转换为嵌入(同时带有位置编码),产生词嵌入表示(src_position_embed),之后送入第一个编码器。 由各编码器组成的编码器堆栈按照顺序对第一步中的输出进行处理,产生输入序列...
transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架,同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型,所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。 transformer概述 ...
对「Transformer 是图神经网络」这一概念,这篇文章做了很好的解释。 首先,我们从表示学习开始。 NLP 中的表示学习 从一个很高的角度来看,所有的神经网路架构都是对输入数据的表示——以向量或嵌入矩阵的形式。这种方法将有用的统计或语义信息进行编码。这些隐表示可以被用来进行一些有用的任务,如图像分类或句子翻译...