深度学习(DL)是机器学习领域中一个新的研究方向,通过模拟人脑神经网络结构,实现对复杂数据的分析和处理,解决了传统机器学习方法处理非结构化数据困难的问题,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的性能得到极大的改善。深度算法模型包括卷积神经网络(CNN)、深度...
Transformer模型是第1个使用自注意力机制、彻底摆脱循环和卷积神经网络依赖的模型。也是BERT模型最基础的技术支撑。 1.模型的结构 Transformer模型也是基于Encoder-Decoder框架实现的,框架如下: 2.输入部分实现 输入部分包含: 源文本嵌入层及其位置编码器 目标文本嵌入层及其位置编码器 文本嵌入层的作用: 无论是源文本嵌入...
大模型 | 一文彻底搞懂深度学习:Transformer Transformer模型凭借其开创性的自注意力机制,在文本分类、机器翻译、情感分析、问答系统等广泛的NLP任务中均取得了显著成效,已成为当前NLP领域的核心模型,为大语言模型的兴起奠定了坚实的基础。 本文将从总体架构、注意力机制、向量化、前馈神经网络、残差连接和层归一化和模型...
Transformer结构是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出，用于解决自然语言处理（NLP）领域的任务，如机器翻译、文本生成等。Transformer结构彻底改变了NLP领域，并逐渐被应用于其他领域，如计算机视觉（CV）等。中国算力中心在建总汇...
Transformer的位置编码选择三角函数的官方解释是: 位置编码的每个维度都对应于一个正弦曲线。波长形成一个从2π到10000·2π的几何轨迹。我们之所以选择这个函数,是因为我们假设它可以让模型很容易地通过相对位置进行学习,因为对于任何固定的偏移量k,PEpos+k都可以表示为PEpos的线性函数。
Performer-ReLU (使用基于 relu 的注意力,这是一个不同于 softmax 的广义注意力)在蛋白质序列数据建模方面有很强的表现,而 Performer-Softmax 与 Transformer 的性能相匹配,正如理论所预测的结果那样。 下面,我们可视化一个蛋白质Performer模型,使用基于 relu 的近似注意力机制进行训练,使用 Performer 来估计氨基酸之...
Transformer 模型通过自注意力机制，实现在自然语言处理等领域的巨大突破，支持像BERT、GPT这样的文本生成项目。学习深度学习的方法 想要搞定深度学习，以及理解各个模型的原理和代码，labml.AI这个在线平台无疑是一个宝贵资源。它专注于深入解析深度学习模型的代码与原理，覆盖 transformer、GPT、扩散模型等重要领域。每一行...
1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]。这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务的性能再次提升一个台阶。
你不需要担心这种设定无法建立整个序列的语义信息,因为transformer模型结构本身是层层叠加的结构,模型高层相比底层具有更宽广的感受野,自然能够能够看到更多的信息,因此它有能力去建模融合全部序列信息的全局表示,就行CNN那样。一个拥有$m$层的transformer,它在最上层的感受野尺寸为$m\times w$。
一、前言 Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于处理序列数据,特别是在自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的效果。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer模型完全依赖于自注意力机制来捕捉输入序列中的依赖关系,