第一个细节就是上面只是展示了一句话经过一个Transformer编码块之后的状态和维度,但我们实际工作中,不会只有一句话和一个Transform编码块,所以对于输入来的维度一般是[batch_size, seq_len, embedding_dim], 而编码块的个数一般也是多个,不过每一个的工作过程和上面一致,无非就是第一块的输出作为第二块的输入,然后...
采用了与之前相同的pre-norm方法,同时作者认为残差网络时transformer能够多层训练,但是随着层数的加深,残差连接同样存在冗余,所以作者设计了类似drop的方式,在训练的过程中随机跳过某些子层,在图像领域中,曾有类似的方法如Stochastic Depth,随着NLP领域中深层网络的不断发展,这也是该方法首次被应用于NLP任务中,并作出了针...
从这个结构的宏观角度上,我们可以看到Transformer模型也是用了Encoder-Decoder结构,编码器部分负责把自然语言序列映射成为隐藏层(就上面那个九宫格),含有自然语言序列的数学表达,然后解码器把隐藏层再映射为自然语言序列,从而使我们可以解决各种问题,比如情感分类,命名实体识别,语义关系抽取,机器翻译,摘要生成等等。 先简单说...
I trained my transformer models in pytrorch. In the first few batches, the loss calculation and gradient updates were all performing well. However, the output of the model turned out to be nan values after several iterations. I am confident that there are no flawed data in the dataset. Be...
1. pre-norm的结构设计:就是在transformer的残差加和层,用公式推导+实验的方式证明了先正则再加和的方式比先加和后正则的方式要好 2. 把多层transformer的输入输出改变,每一层的transformer的输入变成前n层的线性组合(类似attention的思想)。这种设计作者称之为DLCL(Dynamic Linear Combination of Layers) ...
# Transformer model = TransformerModel( input_chunk_length=30, output_chunk_length=15, batch_size=32, n_epochs=200, # model_name="air_transformer", nr_epochs_val_period=10, d_model=16, nhead=8, num_encoder_layers=2, num_decoder_layers=2, dim_feedforward=128, dropout=0.1, optimizer_...
1、Deep Transformer在机器翻译中的应用(1) 论文标题:Learning Deep Transforme r Models for Machine Translation 本文由东北大学小牛翻译团队发表于2019年ACL会议。本文的主要贡献包括:1)首次提出了transformer中的层正则化位置对于训练一个深层网络至关重要;2)提出了一种动态层信息融合的方式,提高了信息传递的效率,解...
深度学习:transformer模型 Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解决sequence to sequence问题的transformer模型,用全attention的结构代替了lstm,抛弃了之前传统的encoder-decoder模型必须结合cnn或者rnn的固有模式,只用attention,可谓大道至简。文章的主要目的是在减少计算量和提高并行...
I'm currently working on a PyTorch implementation of the Transformer model and had a question. Right now, I've coded my model so that it receives source and target sentence pairs as batches. These sentences are encoded using their respective indices from a pre-made vocab...
In comparison to RNN-based seq2seq models, the Transformer deep learning model made a vast improvement. However, it has some limitations as well: Attention can handle a particular length limit of text strings. It is necessary to split the text into segments before it can be fed into the sy...