Transformer 中除了单词的 Embedding,还需要使用位置 Embedding 表示单词出现在句子中的位置。因为Transformer 不采用 RNN 的结构,而是使用全局信息,不能利用单词的顺序信息,而这部分信息对于 NLP 来说非常重要。所以Transformer 中使用位置 Embedding 保存单词在序列中的相对或绝对位置。 位置Embedding 用 PE表示,PE 的维...
在Transformer中，每一个多头自注意力层和前馈神经网络层之后都有残差连接。残差连接的公式为(x_{out}=x + text{SubLayer}(x))，其中(x)是输入，(text{SubLayer}(x))是子层（多头自注意力层或前馈神经网络层）的输出。这样可以避免在深层网络中出现梯度消失问题，使信息能够更好地在网络中传递。层归一化是...
解码器有两个输入,一个输入来自编码器,顶层编码器的输出转换为一组注意力向量K和V;这些向量将在每个解码器的“交叉注意力”层中使用,用于帮助解码器集中注意力于输入序列中的适当位置;第二个输入是预测文本,假设我们输入给编码器的是 "用简单语言讲解Transformer",解码器的输入是预测的文本"太棒了"。 以上动图...
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模型详解 一、transformer模型原理 Transformer模型是由谷歌公司提出的一种基于自注意力机制的神经网络模型,用于处理序列数据。相比于传统的循环神经网络模型,Transformer模型具有更好的并行性能和更短的训练时间,因此在自然语言处理领域中得到了广泛应用。
Transformer模型结构图 Transformer的整体结构如下：输入序列首先经过[编码器 × N]的处理，然后输出隐藏表示，再进入[解码器 × N]，最终生成输出序列。▍ 注意力机制与多头注意力 在Transformer模型中，注意力机制与多头注意力是其核心技术所在。通过这两种机制，模型能够更好地理解和关注输入序列中的不同部分，从而...
Transformer 中 Multi-Head Attention 中有多个 Self-Attention,可以捕获单词之间多种维度上的相关系数 attention score。 [1][2] 参考 ^论文:Attention Is All You Need https://arxiv.org/abs/1706.03762 ^Transformer 模型详解 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1651219987457222196&wfr=spider&for=pc 编辑于...
Transformer 架构的核心主要是基于自注意力机制(Self-Attention),在详解 Transformer 架构之前,我们有必要理解一下自注意力这个概念,我们以《BERT 基础教程:Transformer 大模型实战》这本书的讲解来概述,这本书中的讲解非常浅显易懂。给定一个英文句子: A dog ate the food because it was hungry ...
在Transformer模型中,WQ,WK,WV是可学习的权重矩阵,它们用于将输入词向量转换为注意力机制中的查询(Q)、键(K)和值(V)。 以下是对这些权重矩阵的详细解释: WQ(Query Weight Matrix): WQ是一个矩阵,其作用是将词向量转换为查询向量。在注意力机制中,查询向量用于确定在当前上下文中哪些信息是重要的。
transformer模型详解 一、transformer模型原理 Transformer模型是由谷歌公司提出的一种基于自注意力机制的神经网络模型,用于处理序列数据。相比于传统的循环神经网络模型,Transformer模型具有更好的并行性能和更短的训练时间,因此在自然语言处理领域中得到了广泛应用。 在自然语言处理中,序列数据的输入包括一系列文本、语音信号...