6. Transformer 总结 建议大家看一下李宏毅老师讲解的Transformer,非常简单易懂(个人觉得史上最强transformer讲解):youtube.com/watch? 前言 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T
谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达… 深海 图解Transformer(完整版) 前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时… NLP自然...发表于NLP培训... 清晰版详解 ...
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...
Transformer的出现，彻底改变了人工智能的游戏规则。这种神经网络架构首次在2017年发表的论文《Attention is All You Need》中亮相，迅速成为深度学习的主流模式，支撑着OpenAI的GPT、Meta的Llama以及Google的Gemini等文本生成模型。除了文本处理，Transformer的应用范围相当广泛，从音频生成到图像识别，再到蛋白质结构预测和游...
Transformer 在某些任务中甚至超越了 Google Neural Machine Translation 模型。而 Transformer 最大的优势在于其结构非常适合并行化计算。事实上,Google Cloud 官方就推荐使用 Transformer 作为参考模型,充分发挥 Cloud TPU 的性能。 因此,接下来我们会一步步拆解这个模型,看看它是如何运作的。
实验表明，CB2former在分子属性预测中表现优异，显示出比传统机器学习模型更高的预测性能。2. 创新点1）GCN与Transformer的结合将GCN处理分子图结构的能力与Transformer的自注意力机制结合，既捕捉了分子的局部拓扑特征（如原子间键合关系），又通过注意力权重解析了全局长程依赖（如分子内远距离功能基团的作用）。2）...
Transformer是一个Seq2seq(sequence to sequence)模型,其实质上是一个Encoder和Decoder的结合。其简略结构图如下: 其详细的框架图如下: 下面就详细展开其中的内部构造。 2 Encoder Encoder实质上就是一个输入是序列(sequence),输出也是序列的东西,对应的是上述详细图中左边的部分: ...
最近两天简单看了一些用Transformer还有预训练模型做图学习的工作,主流的做法都是节点序列输入到Transformer等模型里面学习图结构,而且主要做同质/无向图的比较多,做KG的也有一些。用的模型架构也是属Transformer最多。 最先是看了一个图机器学习的一个综述:https://huggingface.co/blog/zh/intro-graphml,罗列了用Tran...
该论文针对目前图至序列(Graph-to-Sequence)无模板逆合成模型缺少可用数据增强策略的问题,以及目前主流图Transformer基本沿袭原始Transformer框架,导致其输入输出的数据格式与常用的消息传递网络(MPNN)不一致的问题,提出了无模板逆合成模型SeqAGraph(Sequence-Augmented Graph)。在主流化学反应数据集上的实验结果进一步验证了...
◉ 图算融合优化 为了更高效地训练大规模Transformer模型，MindSpore的图算融合技术能提升内存效率和训练速度。这一技术通过自动实现算子融合与编译优化，显著减少了对手工算子融合的依赖，降低复杂性的同时提升了性能。在Transformer大模型中，由于包含众多memory-intensive类型的算子，因此融合优化的潜力巨大。◉ 关键特性...