importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersclassTransformerEncoder(layers.Layer):def__init__(self,embed_dim,dense_dim,num_heads,**kwargs):super().__init__(**kwargs)# embedding
上面的Transformer没有加入位置编码,位置编码需要手动加入,下面定义一个位置编码的嵌入层。 class PositionalEmbedding(layers.Layer): def __init__(self, sequence_length, input_dim, output_dim, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.token_embeddings = layers.Embedding(input_dim=input_dim, ou...
output_dim refers the dimension of the dense embedding. embeddings_initializer refers the initializer for the embeddings matrix embeddings_regularizer refers the regularizer function applied to the embeddings matrix. activity_regularizer refers the regularizer function applied to the output of the layer. em...
self.embedding = keras.layers.Embedding(vocab_size, model_size) self.pos_embedding = positional_embedding(maxlen, model_size) self.encoder_layers = [EncoderLayer(model_size,num_heads,dff_size,rate)for_inrange(num_layers)] self.dropout = keras.layers.Dropout(rate)defcall(self, x, training, ...
ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)# Residual connectionout2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output)returnout2 位置编码PositionEmbedding 固定位置编码 defpositional_encoding(maxlen, hidden_size): PE = np.zeros((maxlen, hidden_size))foriinrange(maxlen):forjinrange(hidden_...
from keras_cv_attention_models import attention_layers aa = attention_layers.RelativePositionalEmbedding() print(f"{aa(tf.ones([1, 4, 14, 16, 256])).shape = }") # aa(tf.ones([1, 4, 14, 16, 256])).shape = TensorShape([1, 4, 14, 16, 14, 16])...
需要注意的是,Transformer 将 Input Embedding 、Output Embedding 和 Pre-SoftMax 的参数共享(Weight Tying)。Pre-SoftMax 为 Decoder 的 SoftMax 输出之前的线性变换。 classTransformer(Layer):def__init__(self,vocab_size,model_dim,n_heads=8,encoder_stack=6,decoder_stack=6,feed_forward_size=2048,dropo...
本章的第二部分,会介绍注意力机制。正如其名字,这是一种可以选择输入指定部分,模型在每个时间步都得聚焦的神经网络组件。首先,会介绍如何使用注意力机制提升基于RNN的编码器-解码器架构的性能,然后会完全摒弃RNN,介绍只使用注意力的架构,被称为Transformer(转换器)。最后,会介绍2018、2019两年NLP领域的进展,包括强大...
我们使用一个Embedding层作为第一层,用于编码字符 ID(嵌入在第十三章中介绍)。Embedding层的输入维度数是不同字符 ID 的数量,输出维度数是一个可以调整的超参数,我们暂时将其设置为 16。Embedding层的输入将是形状为[批量大小,窗口长度]的 2D 张量,Embedding层的输出将是形状为[批量大小,窗口长度,嵌入大小]的 3D...
我们使用一个Embedding层作为第一层,用于编码字符 ID(嵌入在第十三章中介绍)。Embedding层的输入维度数是不同字符 ID 的数量,输出维度数是一个可以调整的超参数,我们暂时将其设置为 16。Embedding层的输入将是形状为[批量大小,窗口长度]的 2D 张量,Embedding层的输出将是形状为[批量大小,窗口长度,嵌入大小]的 3D...