BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers,从名字中可以看出,BERT来源于Transformer的Encoder,见如下Transformer网络结构图,其中红框部分即BERT: 图中所示的Encoder(BERT)与Decoder(GPT)在架构上虽具相似性,但核心差异聚焦于其采用的Attention Model机制上。具体而言,BERT引入了双向注意力结构,该结构...
1. Transformer 模型概述 Transformer 模型由 Google 在 2017 年提出,最早应用于机器翻译任务。它主要包含以下几个部分: 编码器(Encoder):负责处理输入序列并生成上下文相关的表示。 解码器(Decoder):根据编码器的输出生成目标序列。 自注意力机制(Self-Attention):允许模型关注输入序列中的不同部分。 位置编码(Position...
transformer可以分成两个部分,左边是encoders右边是decoders 可以说,Encoder + Decoder就是transformer,是一个完全脱离RNN 的模型,目前已经横扫NLP领域。 6个encoder的结构是完全相同的,但是只是结构相同,参数不同;6个decoder同理。 decoder 中多了一个交互层。 相比之前占领市场的LSTM和GRU模型,Transformer有两个显著的...
Transformer 模型使用了 self-Attention 机制,不采用 RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。 下图是 Transformer 的结构。左边是 encoder,右边是 decoder。encoder 和 decoder 都先采用 self-Attention 计算上下文向量,再加上 decoder 中 attention 的使用。 (1)encoder 每个层由两个部分组成,...
接下来,我们将按顺序来讲解Transformer的过程,并配有配套的excel计算过程和tensorflow代码。 先说明一下,本文的tensorflow代码中使用两条训练数据(因为实际场景中输入都是batch的),但excel计算只以第一条数据的处理过程为例。 1、Encoder输入 Encoder输入过程如下图所示: ...
一、Transformer 架构 二、使用Tensorflow的变压器字幕生成注意机制的实现 2.1、导入所需的库 2.2、数据加载和预处理 2.3、模型定义 2.4、位置编码 2.5、多头注意力 2.6、编码器-解码器层 2.7、Transformer 2.8、模型超参数 2.9、模型训练 2.10、BLE...
BERT主要利用Transformer Encoder部分结合Masked Language Model,训练双向注意力模型应用到语言建模中。 BERT模型拆解 完整项目参考:https://github.com/huanghao128/bert_example tensorflow模块导入 importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportactivationsfromtensorflow.kerasimportlayers...
这里提一句,所有的attention都是用scaled dot-product的方法来计算的,对于self attention来说,Q=K=V,而对于decoder-encoder attention来说,Q=decoder_input,K=V=memory。 Positional Embedding 就目前而言,Transformer 架构还没有提取序列顺序的信息,这个信息对于序列而言非常重要,如果缺失了这个信息,可能我们的结果就是...
std::string model_path = "./optimized_model/fast-transformer-encoder.pb"; // Create test input data std::vector<std::pair<std::string, tensorflow::Tensor>> inputs; auto input_tensor = tensorflow::Tensor( tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1, 32, 768})); ...
只要你野心够大,完全可以用这个包来折腾Encoder和Decoder类去创建其他模型,比如BERT,Transformer-XL,GPT,GPT-2甚至XLNet都没问题,你只需要调整masking类即可。 那么我们看看具体应该如何安装和使用。 如何安装 前期准备 进行安装 强烈建议为项目创建一个新的虚拟环境!因为此软件包需要Tensorflow 2.0,你懂的。