5 Transformers:打通seq2seq任督二脉 到此为止,我们的self-attention已经可以做分类任务了,但是还没法做seq2seq任务。要做分类任务,只需要在self-attention前把positional embedding加到 X 上来获得新的embedding,再在self-attention后接一个MLP头就行。然而,seq2seq任务往往需要encoder-decoder架构。如何用self-attenti...
在attention机制出来之前,大多数人用的是rnn来捕捉输入序列的语义信息,但rnn存在长距离信息难以捕捉的问题。 attention机制源于人脑的认知原理,人类会选择性关注自己想关注的内容而忽略另外一部分,将attention机制融入NLP任务,就可以在适当的位置捕捉适当的信息。 构建seq2seq + attention 编码器 import torch.nn as nn ...
transformers较为知名的应用是BERT,Transformers可以看成是seq2seq model,特点在于this model leverages mass “self-attention” layers,seq2seq在What-is-seq2seq篇已经解释过,接下来将对`self-attention`进行描述 注:本片博客是看李宏毅老师教学视频后的课程笔记 一、Sequence 对一个句子,之前多是使用RNN(Recurrent ...
transformers较为知名的应用是BERT,Transformers可以看成是seq2seq model,特点在于this model leverages mass “self-attention” layers,seq2seq在What-is-seq2seq篇已经解释过,接下来将对`self-attention`进行描述 注:本片博客是看李宏毅老师教学视频后的课程笔记 一、Sequence 对一个句子,之前多是使用RNN(Recurrent ...
【CS224n】(lecture9)Self-Attention and Transformers 学习总结 文章目录 学习总结 内容简介: 一、从 RNN 到基于注意力的 NLP 模型 1.1 基于注意力的RNN模型 1.2 RNN循环模型的问题...
(self.dim,self.dim)self.attn=SoftmaxAttention(head_dim)defforward(self,X,mask):Q=self.split_heads(self.W_q(X))K=self.split_heads(self.W_k(X))V=self.split_heads(self.W_v(X))attn_out=self.attn(Q.float(),K.float(),V.float(),mask.float())attn_out=self.combine_heads(attn_...
这就是我们今天要发掘的问题。这篇文章的主要内容是引导您完成Self-Attention模块中涉及的数学运算。在本文结尾处,您应该能够从头开始编写或编写Self-Attention模块。 本文的目的并不是为了通过提供不同的数字表示形式和数学运算来给出Self-attention的直观解释。它也不是为了证明:为什么且如何在Transformers使用中Self-Atte...
这就是我们今天要发掘的问题。这篇文章的主要内容是引导您完成Self-Attention模块中涉及的数学运算。在本文结尾处,您应该能够从头开始编写或编写Self-Attention模块。 本文的目的并不是为了通过提供不同的数字表示形式和数学运算来给出Self-attention的直观解释。它也不是...
这就是我们今天要发掘的问题。这篇文章的主要内容是引导您完成Self-Attention模块中涉及的数学运算。在本文结尾处,您应该能够从头开始编写或编写Self-Attention模块。 本文的目的并不是为了通过提供不同的数字表示形式和数学运算来给出Self-attention的直观解释。它也不是为了证明:为什么且如何在Transformers使用中Self-Atte...
As established in the seminal paper, Attention Is All You Need, recurrence can be removed in favor of a simpler model using only self-attention. While transformers have shown themselves to be robust in a variety of text and image processing tasks, these tasks all have one thing in common; ...