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-attention layer来实现encoder-decoder架构呢?想一想,如果你是Transformer算法的设计者,你很可能首先会去借鉴RNN一族是怎么实现...
本文首发于我的微信公众号里,地址:Self-Attention与Transformer 我的个人 微信公众号:Microstrong 微信公众号ID:MicrostrongAI 公众号介绍:Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智…
从下往上看,Q和K经过MatMul层做矩阵相乘(即上文self-attention部分提到的X*X^T),接着来到Scale层进行维度缩放(即上文self-attention部分提到的乘以dk^(-1/2))(注意这里的Mask是后续在decder部分需要使用的操作,encoder部分并没有,此层在这里跳过)。最终我们经过softmax得到的权值矩阵与V相乘,得到最终的输出。...
Transformer优点:transformer不但对seq2seq模型这两点缺点有了实质性的改进(多头交互式attention模块),而且还引入了self-attention模块,让源序列和目标序列首先“自关联”起来,这样的话,源序列和目标序列自身的embedding表示所蕴含的信息更加丰富,而且后续的FFN层也增强了模型的表达能力(ACL 2018会议上有论文对Self-Attenti...
这一篇就主要根据谷歌的这篇Attention is All you need论文来回顾一下仅依赖于Attention机制的Transformer架构,并结合Tensor2Tensor源代码进行解释。 直观理解与模型整体结构 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河...
从transformer的结构图中我们可以看到decoder层的self-attention比encoder中的描述多了一个Masked 实际上多了这个Masked 我们要从下图中了解为什么是这样。 在上图中,我们可以看到,首先Decoder层中同样有输入,刚开始的输入我们需要一个BEGIN来表示开始(同样也需要一个END词向量来表示结束,于是词编码处我们需要的编码是所有...
Transformer模型的整体结构如下图所示 这里面Multi-head Attention其实就是多个Self-Attention结构的结合,每个head学习到在不同表示空间中的特征,如下图所示,两个head学习到的Attention侧重点可能略有不同,这样给了模型更大的容量。 Self-Attention详解 了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎...
对于transformer 来说,self-attention 只是大的网络架构中的一个 module。由上述分析我们知道,对于 self-attention 的运算量是跟 N 的平方成正比的。当 N 很小的时候,单纯增加 self-attention 的运算效率可能并不会对整个网络的计算效率有太大的影响。因此,提高 self-attention 的计算效率从而大幅度提高整个网络的效...
Transformer 使用自注意力(Self-Attention)机制在序列处理任务中,特别是自然语言处理(NLP)领域,变得越来越流行,主要是因为它在计算复杂度、并行化能力、长距离依赖的建模能力等多个关键方面相较于传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)具有显著的优势。
Transformer 使用自注意力(Self-Attention)机制在序列处理任务中,特别是自然语言处理(NLP)领域,变得越来越流行,主要是因为它在计算复杂度、并行化能力、长距离依赖的建模能力等多个关键方面相较于传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)具有显著的优势。