2:Positional encoding 在Transformer 模型中,自注意力机制本身是对位置无感知的,因此,在进行Embedding处理之后,需要直接添加位置信息,它通过将位置信息加到嵌入向量上来实现,而不会改变嵌入向量的维度。 下面是一个绝对编码位置的解决方案: def get_angles(pos, i, d_model): angle_rates = 1 / np.power(10000,...
在__init__()函数中,需要将模型的维度d_{mode}和句子的长度seq_{len}传入当中,传入dropout防止过拟合,并将计算完成的PE放入缓冲区中。 在forward()函数中,将输入嵌入x与位置编码PE相加,做dropout处理后传出,维度为(batch, seq_{len}, d_{model})。 1.3 Layer Normal 在Transformer中,规范化方式采用的是层...
position = PositionalEncoding(d_model, dropout).to(DEVICE) # 实例化Transformer模型对象 model = Transformer( Encoder(EncoderLayer(d_model, c(attn), c(ff), dropout).to(DEVICE), N).to(DEVICE), Decoder(DecoderLayer(d_model, c(attn), c(attn), c(ff), dropout).to(DEVICE), N).to(DEVICE...
n_feedforward,n_layers,n_output):super(TransformerModel,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(n_input,n_model)# 嵌入层self.position=PositionalEncoding(n_model)# 位置编码self.encoder_layers=nn.ModuleList([TransformerEncoderLayer(n_model,n_head,n_feedforward)for_inrange(n_layers)])self....
self.model_type ='Transformer'self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model, dropout) encoder_layers = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, d_hid, dropout) self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers) self.embedding = nn.Embedding(ntoken, d_model) ...
Class PositionalEncoding(nn.Module): 比对着公式就能很简单的写出代码,当然实现方式有很多种 位置编码是一个常规参数,不参与更新 forward函数(实现)中,执行的内容是将经过词向量的一个参数和位置编码相加(即信息整合,内容为:词向量+位置编码) over Class EncoderLayer(nn.Moudule): ...
两个部分,都有一个残差连接(residual connection),然后接着一个Layer Normalization。 Positional Encodings: 序列的顺序是一个很重要的信息,如果缺失了这个信息,可能我们的结果就是:所有词语都对了,但是无法组成有意义的语句! Positional Encoding 是一种考虑输入序列中单词顺序的方法。encoder 为每个输入 embedding 添加...
因此，在 transformer 解码器块中，我们首先将输入传递给一个 LayerNorm，然后是第一个子注意力块。接下来，我们将这个子块的输出再次传递给 LayerNorm，最后传递给前馈层。 GPT-2架构说明 如 GPT 论文所述：我们训练了一个 12 层的只解码的 transformer，它有隐藏的自注意力头（768 个维度和 12 个注意...
position = PositionalEncoding(d_model, dropout) model = EncoderDecoder( Encoder(EncoderLayer(d_model, c(attn), c(ff), dropout), N), Decoder(DecoderLayer(d_model, c(attn), c(attn), c(ff), dropout), N), nn.Sequential(Embeddings(d_model, src_vocab), c(position)), ...
由于 layernorm 在整个模型中广泛使用,简单的 N(0,0.02)权重初始化就足够了。我们使用了一个 bytepair 编码(BPE)词汇表。我们还采用了在中提出的 L2 正则化的改进版本,在所有非偏倚或增益权重上的 w=0.01。对于激活函数,我们使用高斯误差线性单位(GELU)。