上面的点积方法有一个问题,就是随着向量维度的增加,最后得到的权重也会增加,为了提升计算效率,防止数据上溢,对其进行scaling,即图中除以的根号下k的维度。后续的Transformer模型中self-attention也是采用了该计算方法。 四. Scaleddot-productAttention的源码实现 Scaled dot-product Attention定义如下: 可以理解为:将Sourc...
完整源码 3. 详细解读 点积&Scaled Mask Softmax&Score 4. Q&A 导读:本系列的目的是帮助coding基础较为薄弱的读者快速了解如何搭建一个Transformer,加深对于Transformer的理解。相比于其他文章/博客,本系列的主要特点是更多考虑帮助读者打开更少的URL,仅仅在本系列下,就可以最大程度的获取知识。One Article is Enough...
直接将其从一个矩阵转化为一个向量即可。 对于mask操作是直接用d2l中的函数实现的,源码我就不去扒了,对于维度的处理举几个例子: 如果X是(2,3,4),是两个3*4的矩阵。 那你要传入的valid_lens如果是一维的,它就需要是一个1*2的向量,其中的两个元素分别对应每个batch每行中有效元素的长度。 传入的valid_len...
CVPR最佳论文:Swin Transformer论文解读+源码复现,IT大佬带你从零解读霸榜各大CV任务的Swin Transformer模型! 1.4万 43 6:00:30 App 2023最好出创新点的两个研究方向【Transformer+GNN】模型入门教程!论文精讲+代码复现,计算机博士带你轻松搞定论文创新点! 3万 49 11:13 App AI奥林匹克-100米赛跑 902 11 16...