position-wise feed-forward lucas 地球上的研究生3 人赞同了该文章 位置逐元素前馈(position-wise feed-forward)在Transformer架构中被广泛使用,可以放在自注意力(self-attention)层之后,它的主要目的是在每个序列的位置单独应用一个全连接前馈网络。 自注意力子层用于捕捉序列中的长距离依赖关系,而位置逐元素前馈...
视频内容深入探讨了多头注意力机制的工作原理及其在自然语言处理中的应用,解释了如何通过不同的'头'并行处理信息以捕获各种角度的细节,并通过线性层恢复到原始大小。强调了query、key和value的重要性,以及如何通过矩阵运算和Softmax概率分布来调整value。此外,讨论包含Position Wise的前馈神经网络在维度调整和信息表示中的...
3.3 搭建Position Wise Feed Forward 我们在__init__方法中就已经获取了全部的所需函数,所以,接下来直接搭建Forward即可! def forward(self, x): x = self.linear1(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.linear2(x) return x 到这里一个Position Wise Feed Forward就ok了~ 4. Q&A...
Designing hardware accelerators for deep neural networks (DNNs) has been much desired. Nonetheless, most of these existing accelerators are built for either convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs). Recently, the Transformer model is replacing the RNN in the natural ...
3.Transformer是一个基于Encoder-Decoder框架的模型,因此中间部分的 Transformer 可以分为两个部分:编码组件和解码组件。4.编码组件可以由多层编码器(Encoder)组成,Encoder block是由6个encoder堆叠而成,Nx=6。5.每个编码器由两个子层组成:Self-Attention 层(自注意力层)和 Position-wise Feed Forward Network(FFN)...