Bert等Transformer都是默认N=4 ，所以你说的3072应该是默认hidden size 768 的4倍。
Bert等Transformer都是默认N=4 ，所以你说的3072应该是默认hidden size 768 的4倍。
intermediate_size=3072, intermediate_act_fn=gelu,# feed-forward层的激活函数 hidden_dropout_prob=0.1, attention_probs_dropout_prob=0.1, initializer_range=0.02, do_return_all_layers=False) 功能:实现Transformer模型 参数: input_tensor:[batch_size, seq_length, hidden_size] attention_mask=None:[batch...
hidden_size: int. Hidden size of the Transformer. num_hidden_layers: int. Number of layers (blocks) in the Transformer. num_attention_heads: int. Number of attention heads in the Transformer. intermediate_size: int. The size of the "intermediate" (a.k.a., feed forward) layer. intermedia...
intermediate_size=3072:中间层大小。 hidden_act="gelu":隐层激活函数。 hidden_dropout_prob=0.1:所有全连接层的 dropout 概率,包括 embedding 和 pooler。 attention_probs_dropout_prob=0.1:attention 层的 dropout 概率。 max_position_embeddings=512:最大序列长度。
一、从RNN开始 NLP里最常用、最传统的深度学习模型就是循环神经网络 RNN(Recurrent Neural Network)。这个模型的命名已经说明了数据处理方法,是按顺序按步骤读取的。与人类理解文字的道理差不多,看书都是一个字一个字,一句话一句话去理解的。 RNN 有多种结构,如下所示
intermediate_output = self.intermediate(attention_output, attention_output_ent)其中，attention_output是token的emb，刚刚经过一层multi-self attention后，就干柴烈火的和实体的emb（attention_output_ent）融合在一起了。因为在数据预处理阶段实体的序列长度和token的序列长度是一致的，如何只保留实体的emb？这里将实体...
"intermediate_size": 3072, "layer_norm_eps": 1e-05, "max_position_embeddings": 514, "model_type": "roberta", "num_attention_heads": 12, "num_hidden_layers": 12, "pad_token_id": 1, "position_embedding_type": "absolute",
intermediate_size=3072:中间层大小。 hidden_act="gelu":隐层激活函数。 hidden_dropout_prob=0.1:所有全连接层的 dropout 概率,包括 embedding 和 pooler。 attention_probs_dropout_prob=0.1:attention 层的 dropout 概率。 max_position_embeddings=512:最大序列长度。
(torch.Size([768]), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1) ) ) (intermediate): BertIntermediate( (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) ) (output): BertOutput( (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) (Layer...