在BertIntermediate类中,对获取的attention_output进行线性变换,提升隐藏层的维度至3076,得到新的hidden_states;然后再将hidden_states经过激活函数后得到intermediate_output。 对于BertIntermediate层提升维度至3076的做法,paper《Undivided Attention: Are Intermediate Layers Necessary for BERT?》证明其实作用不太大,结论是:...
# 调用如下历程创建一个BERT网络结构,如果按照默认值,即创建的是BASE版BERT # 我们只对创建BERT结构的核心代码做注释 def transformer_model(input_tensor, attention_mask=None, hidden_size=768, num_hidden_layers=12, num_attention_heads=12, intermediate_size=3072, intermediate_act_fn=gelu, hidden_dropout...
他使用了BERT进行情感分析，把每天每个人的信息分成三类：positive积极、neutral中性、negative消极。他把三类情感的量化信息和当天纳斯达克股票的升跌情况汇总，进行了统计分析，发现如果Twitter上的信息大部分都是积极的，那么股票就有很大的概率会上涨。我们现在把这类数据叫做情感分析因子，它在股票分析上是一个特别重要的...
实现 本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details 引言 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节,包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 概览 下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中每一个嵌入层的作用: 和大多数NLP深度学习模型一样,BERT将...
上面的脚本会创建一个JSON文件（每行输入占一行），JSON文件包含layers指定的每个Transformer层的BERT激活值（-1是Transformer的最后一个隐藏层）。注意这个脚本将生成非常大的输出文件，默认情况下每个输入token 会占据 15kb 左右的空间。最后，项目作者表示它们近期会解决GPU显存占用太多的问题，并且会发布多语言版的BERT...
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. intermediate_act_fn: function. The non-linear activation func...
lstm_output=bilstm(embedding,params['cell_type'],params['rnn_activation'],params['hidden_units_list'],params['keep_prob_list'],params['cell_size'],params['dtype'],is_training)logits=tf.layers.dense(lstm_output,units=params['label_size'],activation=None,use_bias=True,name='logits')add_...
所有的代码都在 pytorch_pretrained_bert/modeling.py 文件中。 BertLayer 首先,我们看下BertLayer前向时的处理过程,分别经过BertAttention层,BertIntermediate层, BertOutput层,后续我们会依次分析这三层的实现。 image.png 图1 一次 BertLayer的前向运算过程 ...
class TransformerEncoder(Layer): def __init__(self, encoder_layer, num_layers, norm=None): super(TransformerEncoder, self).__init__() # 由多层encoder_layer组成,论文中给出,bert-base是12层,bert-large是24层,一层结构就如上图中蓝色框里的结构 # num_layers = 12 or 24 # LayerList称之为...
query,key,value=[l(x).view(batch_size,-1,self.h,self.d_k).transpose(1,2)forl,xinzip(self.linear_layers,(query,key,value))]#2)Apply attention on all the projected vectorsinbatch.x,attn=self.attention(query,key,value,mask=mask,dropout=self.dropout)#3)"Concat"using a view and apply...