return self.transformer.encoder(self.positional_encoding( self.src_tok_emb(src)), src_mask) def decode(self, tgt: Tensor, memory: Tensor, tgt_mask: Tensor): return self.transformer.decoder(self.positional_encoding( self.tgt_tok_emb(tgt)), memory, tgt_mask) 这篇文章真的很了不起,值得一个最佳论文,才有了后面的bert和GPT。
本文针对BERT提出了一种新的位置编码方法—Transformer with Untied Positional Encoding(TUPE),它通过两种方法改进了现有的方法,即解开单词和位置之间的相关性,以及解开序列位置上的[CLS]。大量实验表明,TUPE具有较好的性能。 DEBERTA:带有解耦注意力的解码增强BERT DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attent...
CNN的输出是扁平化的,并辅以位置编码,以馈入标准Transformer的编码器 Transformer的解码器通过输出嵌入到前馈网络(FNN,就是两个全连接层)来预测类别和包围框(一个分类和一个BBox的回归) DETR的特点: 使用Transformer得到更简单和灵活的pipeline 在目标检测任务上可以匹配SOTA 并行的更有效的直接输出最终的预测集 统一的...
一、Transformer概述 Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型,其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。 Transformer由编码器和解码器构成。下图展示了它的结构,其左侧和右侧分别对应着编码器(Encoder)
一个 词嵌入 一般可能是 50, 100,或者是 768 维的,这个实在有点抽象,这里先假设一个嵌入 只有 4 维,然后看看 Transformer 是怎么吃进去一篇文章,又是怎么在模型中 处理这些 tensor 的。positional encoding和其他不影响形状纯 Linear 的操作先不管。 我们先从输入开始…阅读全文 赞同 添加评论 ...
位置编码(Positional Encoding): 在处理序列数据时,可能需要添加位置编码来提供序列中元素的位置信息。这对于Transformer等模型尤其重要。 层归一化(Layer Normalization)和残差连接(Residual Connection): 这些技术有助于稳定训练过程,加速收敛,并提高模型的性能。 可学习的缩放因子(Learnable Scaling Factor): 替代固定...
TAPE 的设计来源于 Transformer 中的 Positional Encoding。其核心在于利用用户历史序列中 POI 之间的时间间隔,动态调整 POI 在序列中的位置差。位置计算公式如下: 以Fig. 1 中 user 1 为例,其序列中 POI 的位置由变为,其位置差异与缩放后的时间间隔一致,再由正余弦函数编码为高维位置表示向量: ...
Transformerbased methods excel in aggregating information adaptively and globally. Nevertheless, their application to large-scale interaction graphs is hindered by inherent complexities and challenges in capturing intricate, entangled structural information. In this paper, we propose TransGNN, a novel model ...
Transformer模型在自然语言处理领域的应用可谓广泛,涵盖机器翻译、文本分类、文本生成等诸多方面。此外,Transformer模型还在图像识别、语音识别等领域大放异彩。 Python示例代码: import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim#该示例仅用于说明Transformer的基本结构和原理。实际的Transformer模型(如GPT或BERT...
PositionalEncoding(ninp, dropout) self.embed = nn.Embedding(ntoken, ninp) self.tokens = tokens self.test = test self.reversed_tokens = dict((i, char) for char, i in self.tokens.items()) #print(self.reversed_tokens) encoder_layers = TransformerEncoderLayer(ninp, nhead, nhid, dropout)...