你好,对于 transformer的 decoder的有点疑惑,现在公开的代码测试的时候, decoder也需要输入真实标签的 embedding,而并不是decoder已经真实输出的embedding,而实际上我们预测时是不知道待预测数据的真实标签的,为什么大家测试的时候没有写一个不需要输入真实标签的预测部分 decoder代码呢?而是测试和训练共用一个预测通道。这...
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 ...
检测/分割/图结构/多模态大模型等场景如何套用Transformer结构,Transformer模型在视觉任务中的应用全详解!共计21条视频,包括:Transformer解读、1-swintransformer整体概述、2-要解决的问题及其优势分析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
检测/分割/多模态/图结构/大模型等场景如何套用Transformer结构,迪哥详解Transformer模型在视觉任务中的应用!共计23条视频,包括:Transformer原理解读、1-BERT任务目标概述、2-传统解决方案遇到的问题等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
DS2是一种自动语音识别模型(DeepSpeech2, an automatic speech recognition model)。 Linear:线性 神经网络中的线性层是一个简单的神经元层,其中每个神经元通过一组权重连接到每个输入,通过线性组合产生输出。 Multi-Head Attention:多头注意力 Transformer模型中的一种机制,允许它在生成输出序列时关注输入序列的不同部分...
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...
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,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘...
Transformer是一个深度学习模型,与其他模型一样,它有两个部分:编码器和解码器[16]。编码器捕获自注意力,而解码器捕获交叉注意力。这种注意机制有助于长期记忆上下文。基于查询键方式,使用转换器预测输出。尽管过去它仅仅被用作一种语言模型...
Transformer模型主要由几个重要组件组成。首先，输入的文本被划分为更小的单位，即token，这可以是单词或子单词。接着，这些token会被转换成数值向量，称为嵌入，用于捕捉其背后的语义信息。由于Transformer没有明确的顺序处理机制，位置编码被引入以帮助模型理解序列中各个位置的相对关系。Transformer Block是该模型的基本...