transformer的基本网络结构就是其提出的self-attention。 2.3.1、什么是self-attention 先说说为什么叫self-attention,attention机制中,query来自于source_sequence,而key和value来自于knowledge_sequence,也就是Q来自于一个输入,K和V来自于另一个输入。而self-attention中,QKV均来自于同一输入,这就是self的含义。
embedding_dim)self.rnn=nn.RNN(embedding_dim,hidden_dim,num_layers,batch_first=True,dropout=dropout)self.fc=nn.Linear(hidden_dim,num_classes)self.dropout=nn.Dropout(dropout
lines[index].split('\t') tokenizer = self.tokenizer(text) input_ids = tokenizer['input_ids'] attention_mask = tokenizer['attention_mask'] # input_ids 和 attention_mask补全 if len(input_ids) < TEXT_LEN: pad_len = (TEXT_LEN - len(input_ids)) input_ids += [B...
5.8 Self-Attention RNN和CNN都介绍过了,那作为当下最主流的Attention机制怎么能少呢? 关于Self-Attention的细节,可以参考这篇文章 在这里,为了方便对着公式阅读代码,我将Attention的公式放置如下 class Transformer_Attention(nn.Module): def __init__(self, base_model, num_classes): super().__init__() sel...
QANet 论文笔记 文章目录 QANet 论文笔记 摘要 简介 模型 1. Input embedding layer word embedding character embedding 2. Embedding encoder layer (1) position encoding (2) depthwise separable convolutions (3) self-attention... 论文笔记:PointSIFT ...
中间的+号,长时间记忆会把当前输入的信息添加进来,这里当前输入会自己同时产生原始信息并做开关,有点类似self-attention的做法 最右面的x号,融合后的长时间记忆做开关,决定当前输入有多少流入下一层 Bi-LSTM 如上图所示。其实就是把序列正着来一遍然后反着来一遍,然后相同位置的输入拿出来直接连接在一起作为当前位...
前一篇文章分享了BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测,最终实现医学命名实体识别实验。这篇文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN,这篇文章将以代码为主,让读者直观感受深度神经网络及对比实验。个人感觉还不错,基础性文章,希望对您有所帮助~...
Bi-LSTM + Attention 模型Transformer 模型ELMo 预训练模型BERT 预训练模型模型介绍:textCNN 模型结构 textCNN 可以看作是n-grams的表现形式,textCNN介绍可以看这篇,论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification中提出的三种feature size的卷积核可以认为是对应了3-gram,4-gram和5-gram。整体模型结构...
中间的+号,长时间记忆会把当前输入的信息添加进来,这里当前输入会自己同时产生原始信息并做开关,有点类似self-attention的做法 最右面的x号,融合后的长时间记忆做开关,决定当前输入有多少流入下一层 Bi-LSTM 如上图所示。其实就是把序列正着来一遍然后反着来一遍,然后相同位置的输入拿出来直接连接在一起作为当前位...
(self, x): # x [ids, seq_len, mask] context = x[0] #对应输入的句子 shape[128,32] mask = x[2] #对padding部分进行mask shape[128,32] encoder_out, pooled = self.bert(context, attention_mask = mask, output_all_encoded_layers = False) out = encoder_out.unsqueeze(1) #输入卷积...