1.Attention机制 1.1 Encoder-Decoder 1.2 Seq2Seq 1.3 基于Encoder-Decoder的Attention机制 1.4 Seq2Seq+Attention 1.5 (缩放点积注意力机制)Scaled Dot-product Attention 1.6 Mask 1.7 Attention与Self-Attention 2.Transformer 2.1. Embedding层 2.1.1 Token Embedding 2.1.2Positional Embedding 2.2 Encoder 2.2.1 ...
需要注意的是,编码器的自注意力层及前馈层均有残差连接以及正则化层基于Transformer的变体有许多。一些Transformer 架构甚至没有 Decoder结构,而仅仅依赖 Encoder。 3 算法应用 在人工智能方向的自然语言处理领域,包括机器翻译、智能问答、搜索引擎等一系列与...
注意力机制是Transformer的核心,它允许模型在处理每个位置时能够关注到输入序列中的其他位置,从而捕捉全局的上下文信息。 注意力机制的数学表示 在注意力机制中,我们通常使用三个矩阵:查询(Query, Q)、键(Key, K)和值(Value, V)。对于输入序列中的每个位置,我们都计算其对应的Q、K、V向量。然后,通过计算Q与K的...
理论梳理 - 从入门了解注意力机制到transformer 前言 注意力机制有很多种,大致原理都是根据目标和输入的相似性来改进模型。不同模型的注意力机制假设与效果都不同。网上对于注意力机制的讲解很多,本文主要从相对小白的角度出发,谈谈笔… Kevin吴嘉文 一文看尽深度学习中的各种注意力机制 CVHub发表于CVHub... Google...
Transformer模型的优势 Transformer模型采用了自注意力（Self-Attention）机制，可以并行计算序列中所有元素之间的关系。这使得Transformer模型在计算效率和长距离依赖捕捉能力方面具有明显优势。此外，Transformer模型的多头自注意力（Multi-Head Attention）结构可以捕捉多种不同的依赖关系。二、Transformer模型结构 编码器和解码...
Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络模型，用于处理序列数据，例如句子或文本。它的设计灵感来自于人类在理解上下文时的方式。下面是 Transformer 的一些关键原理：自注意力机制（Self-Attention）：Transformer 使用自注意力机制来捕捉输入序列中的全局依赖关系，从而充分利用输入序列的信息。自注意力允许模型关注输入...
Transformer 做视觉就这么办!1️⃣自注意力机制与Transformer的引入 自注意力机制最早应用于NLP任务,通过点积计算捕捉序列数据中的全局依赖关系。不同于传统的循环神经网络(RNN),Transformer能够并行处理数据并有效提取全局信息。在视觉任务中,尽管图像不是时序数据,但可以视为空间序列,视频则是典型的时序数据。因此,自...
一、 Transformer的出现背景 Transformer的出现标志着自然语言处理领域的一个里程碑。以下将从技术挑战、自注意力机制的兴起,以及Transformer对整个领域的影响三个方面来全面阐述其背景。 1.1 技术挑战与先前解决方案的局限性 RNN和LSTM 早期的序列模型,如RNN和LSTM,虽然在某些场景下表现良好,但在实际操作中遇到了许多挑战...
首先构建一个基础的Transformer模块,其设计特别考虑了对不同注意力机制和优化策略的实验需求。虽然该模块执行的计算与标准Transformer模块相同,但我们对传统的运算符选择进行了微调,以支持PyTorch NestedTensor输入的要求。 # 通用导入 importtime,functools # torch导入 ...
大模型技术栈-第2章-注意力机制与Transformer-3 Transformer的变体与替代方案, 视频播放量 24、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 2、收藏人数 2、转发人数 1, 视频作者 黄志国hzg0601, 作者简介 ,相关视频:大模型时代的技术人生,LLM 年度测评:2024 年最佳与最差模型大盘