layer_norm = nn.LayerNorm(embedding_dim) # shape是10. 所以结果是他在最后一个维度上保持shape.前面20*5 都做mean了. nlp经典做法是对最后一个维度做layernorm.也就是对channel做. The mean and standard-deviation are calculated over the last D dimensions mean = embedding.mean(-1, keepdim=True) ...
NLP 剑指Offer:https://gitee.com/fasterai/nlp-interview-handbook 介绍:该仓库汇总了 NLP 算法工程师高频面题 大模型使用RMSNorm代替LayerNorm是为了降低计算量。 均方根归一化 (Root Mean Square Layer Normalization,RMS Norm)论文中提出,层归一化(Layer Normalization)之所以有效,关键在于其实现的缩放不变性(Sca...
(2)没法算,不同句子长度不同,有的句子后面全是padding补齐的0,这些padding位置算norm没法算。 所以NLP中采用layernorm,把第一个batch维视为特征维,针对句子之内算norm,最后输出batch个norm。才符合NLP数据的特点。 发布于 2024-07-04 11:58・IP 属地广东 ...
针对以上问题,论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》提出了两种Layer Normalization方式并进行了对比。 把Transformer架构中传统的Add&Norm做layer normalization的方式叫做Post-LN,并针对Post-LN,模型提出了Pre-LN,即把layer normalization加在残差连接之前,如下图所示: 由于Transformer优化困难...
Layer normalization (layernorm) 和 batch normalization (batchnorm) 都是用来解决神经网络训练时的梯度爆炸和消失问题的一种技术。在这两种方法中，layernorm 通常更适合在深度学习中自然语言处理（NLP）的任务中使用。这是因为，在 NLP 任务中，每个样本的长度通常都不一样，因此使用 layernorm 来对...
我正在尝试理解torch.nn.LayerNorm在nlp模型中的工作原理。假设输入数据是一批单词嵌入序列: batch_size, seq_size, dim = 2, 3, 4 embedding = torch.randn(batch_size, seq_size, dim) print("x: ", embedding) layer_norm = torch.nn.LayerNorm(dim) print("y: ", layer_norm(embedding)) # outp...
在torch.nn.LayerNorm中使用elementwise_affine = False，在没有grad属性的情况下也会产生相同的结果。
这个问题其实很有意思,理解的最核心的点在于:为什么LayerNorm单独对一个样本的所有单词做缩放可以起到效果。 大家往下慢慢看,我说一下我自己的理解,欢迎大佬拍砖,如果觉得我说的还行,点个在看鼓励一下。 为啥BN在NLP中效果差 上一个文章有说 BN的使用场景,不适合 RNN这种动...
decoder.add(nn.LayerNorm(in_channels=units,epsilon=self.encoder._layer_norm_eps)) decoder.add(nn.Dense(vocab_size,flatten=False,params=embed.collect_params())) assertdecoder[3].weight==list(embed.collect_params().values())[0], \
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