从今天开始,打算使用Pytorch实现一个Transformer模型,专注于了解其中的算法和原理,今天描述Embedding层和Positional encoding。 1:Embedding层 在Transformer 模型中,Embedding 层(嵌入层)的主要作用是将输入的离散数据(如单词或字符)转换为连续的向量表示。 这些向量表示不仅能捕捉 Token 之间的语义关系,还能有效地压缩维度,...
self.encoding[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) # 计算余弦编码,并填充到奇数索引位置 self.encoding[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) # 增加一个批次维度,以便于广播操作 self.encoding = self.encoding.unsqueeze(0) def forward(self, x): # 将位置编码与输入张量相加 # ...
在 Transformer 中,位置编码的维度通常与输入嵌入的维度相同。 importtorchimporttorch.nnasnnclassPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self,d_model,dropout=0.1,max_len=5000):super(PositionalEncoding,self).__init__()# 貌似长度和批次无关,初始化位置编码的张量self.dropout=nn.Dropout(p=dropout)# ...
目录: 前言 数据处理 Transformer各个模块具体实现 词嵌入层 位置编码(positional encoding) 编码器 多头自注意力 层归一化 残差连接 逐位置前馈网络(Position-wise Feed-Forward Networks) 编码器整体架构 解码器 Transform
在Transformer 中,位置编码通常使用正弦和余弦函数来进行计算。这种设计允许模型轻松学习到相对位置信息。具体的计算公式如下: 对于位置 ( pos ) 和维度 ( i ): 当( i ) 为偶数时: [ PE(pos, 2i) = \sin\left(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}\right) ]...
=0:raiseValueError("Cannot use sin/cos positional encoding with ""odd dim (got dim={:d})".format(dim))"""构建位置编码pepe公式为:PE(pos,2i/2i+1) = sin/cos(pos/10000^{2i/d_{model}})"""pe = torch.zeros(max_len, dim)# max_len 是解码器生成句子的最长的长度,假设是 10position...
Transformer的PyTorch实现。我们知道Transformer模型由于没有使用RNN,必须使用额外的手段来获取文本序列的顺序(或者说位置)信息。Word embeddings是对词语的内容进行嵌入,而Position encoding是对词语的位置进行嵌入。分析可以看文章开始提到的笔记。代码如下:Paddi...
Transformer注解及PyTorch实现(上) "Attention is All You Need"[1] 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量,还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚,但实际上大家普遍反映很难正确地实现。
Transformer注解及PyTorch实现(上) "Attention is All You Need"[1] 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量,还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚,但实际上大家普遍反映很难正确地实现。
正如原始 Transformer 论文中提到的,位置编码添加了有关每个Patch位置的信息。作者使用“sine-cosine”版本而不是可学习的位置嵌入。下面的这个实现是一维版本。 def get_sinusoid_encoding_table(n_position, d_hid): def get_position_angle_vec(position): ...