Encoder 由若干个EncoderLayer构成,每个EncoderLayer又包含了一个AttentionLayer,AttentionLayer中包括一个Full Attention模块,该模块的作用是计算输入序列中各个部分之间的相关性,而AttentionLayer的作用就是处理Full Attention的输入和输出,就是做一些维度转换之类的。对于Decoder,其实它和Encoder非常像,只不过因为无法利用未来...
layer_1 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x, weights['encoder_h1']), biases['encoder_b1'])) # 第二层Layer压缩成128个元素 layer_2 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_1, weights['encoder_h2']), biases['encoder_b2'])) return layer_2 # Building the decoder def decoder(x):...
nn.TransformerEncoderLayer的forward（）方法可以使用Flash Attention，这是一种使用融合操作的优化自注意实...
就是多头注意力机制，这里是一种自注意力，因为MHA中的Q,K,V矩阵的来源是一样的，比如第一个Encoder...
# hidden_layer encode = tf.layers.dense(inputs_,hidden_num,activation=tf.nn.relu) logits = tf.layers.dense(encode,images_size,activation=None) # 由于mnist的数据集,是已经经过标准化的数据【0,1】,所以我们需要对logits进行sigmoid的亚索变换 ...
加入一个decoder,作为pretrained encoder的额外的Task Layer。 1.DeltaLM框架 DeltaLM主要通过以下步骤实现: Encoder初始化; 设定专门的预训练任务,对整个Encoder—Decoder模型预训练。 ①为什么需要一个pretrained encoder,而不是一个随机初始化的encoder? 效率上的考虑:因为已有的pretrained encoder已在一个的大规模语料...
这里,为简单起见,我们忽略归一化层 (normalization layer)。此外,我们不会深入讨论两个前馈层的作用,仅将其视为每个编码器模块 1 的输出映射层。双向自注意层将每个输入向量 x ′ j , ∀ j ∈ 1 , … , n 与全部输入向量 x ′ 1 , … , x ′ n 相关联并通过该机制将每个输入向量 x ′ j...
mp3 MPEG audio layer 3 mpc musepack mpc8 musepack8 mpeg MPEG1 System format mpegts MPEG2 transport stream format mpegtsraw MPEG2 raw transport stream format mpegvideo MPEG video mulaw pcm mu law format mxf MXF format nsv NullSoft Video format nut nut format nuv NuppelVideo format ogg Ogg...
博主介绍了GeLU、Softmax函数以及Layer Normalization和Linear。 GPT架构 终于!这部分要来讲GPT自身的架构了,博主从transformer的架构引入。 △transformer架构 GPT的架构只使用了transformer中的解码器堆栈(即图表的右边部分),并且其中的的“交叉注意”层也没有用到。