Transformer 实现 需要注意的是,Transformer 将 Input Embedding 、Output Embedding 和 Pre-SoftMax 的参数共享(Weight Tying)。Pre-SoftMax 为 Decoder 的 SoftMax 输出之前的线性变换。 classTransformer(Layer):def__init__(self,vocab_size,model_dim,n_heads=8,encoder_stack=6,decoder_stack=6,feed_forward...
result_mask=tf.maximum(result_mask1,result_mask2)#print('result_mask:', result_mask.shape, result_mask)#sys.exit(2)returnresult_mask#(batch_size,seq_len)#mark 测试#create_padding_mark([[1,2,0,0,3],[3,4,5,0,0],[0,0,0,0,0]])#sys.exit(2)defcreate_look_ahead_mark(size):...
encoder_Q = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_Q) encoder_K = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_K) encoder_V = tf.matmul...
transformer的输入部分使用的是word embedding和Positional Encoding的结合。为了解释输入序列中单词顺序,transformer给encoder层和decoder层的输入添加了一个额外的向量Positional Encoding,维度和word embedding的维度一样,这个向量采用了一种很独特的方法来让模型学习到这个值,这个向量能决定当前词的位置,或者说在一个句子中...
Transformer是谷歌在2017年提出的一个革新性的NLP框架,相信大家对那篇经典论文吸睛的标题仍印象深刻:Attention Is All You Need。 自那以来,业内人士表示,在机器翻译领域,Transformer 已经几乎全面取代 RNN。总之 Transformer 确实是一个非常有效且应用广泛的结构,应该可以算是自 seq2seq 之后又一次 “革命”。
在ICLR2024上,由南洋理工大学-商汤联合研究中心 S-Lab,香港中文大学,及上海人工智能实验室等合作提出了一种基于扩散模型的大量类别 3D 物体生成框架,DiffTF:基于Transformer的大词汇量高质量 3D 物体生成框架,主要克服了三个主要挑战:第一,3D 生成需要高效且表达力强的 3D 表示,第二,3D物体拥有丰富多样的几何及...
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: ...
早在2年前,谷歌大脑、谷歌研究院和多伦多大学学者合作的一项新研究称,使用一种完全基于注意力机制(Attention)的简单网络架构 Transformer 用于机器翻译,效果超越了当下所有公开发表的机器翻译模型,包括集成模型。 值得一提的是,该研究没有使用任何循环或卷积神经网络,全部依赖注意力机制。正如文章的标题所说:“注意力机制...
早在2年前,谷歌大脑、谷歌研究院和多伦多大学学者合作的一项新研究称,使用一种完全基于注意力机制(Attention)的简单网络架构 Transformer 用于机器翻译,效果超越了当下所有公开发表的机器翻译模型,包括集成模型。 值得一提的是,该研究没有使用任何循环或卷积神经网络,全部依赖注意力机制。正如文章的标题所说:“注意力机制...
早在2年前,谷歌大脑、谷歌研究院和多伦多大学学者合作的一项新研究称,使用一种完全基于注意力机制(Attention)的简单网络架构 Transformer 用于机器翻译,效果超越了当下所有公开发表的机器翻译模型,包括集成模型。 值得一提的是,该研究没有使用任何循环或卷积神经网络,全部依赖注意力机制。正如文章的标题所说:“注意力机制...