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...
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer self.model_type = 'Transformer' self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncoding(ninp, dropout) encoder_layers = TransformerEncoderLayer(ninp, nhead, nhid, dropout) self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers...
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...
受到Transformer 强大的表示能力的启发,研究人员提出将 Transformer 扩展到计算机视觉任务。2020年,Dosovitskiy等人提出了一种pure transformer,即Vision Transformer(ViT),当直接应用于图像块的序列时,它在图像分类任务上表现良好。 它们尽可能遵循原始transformer的设计。 ViT将Transformer结构完全替代卷积结构完成分类任务, ...
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)
def __init__(self, dim_feat, dim_model, nheads, dim_feedforward, nlayers, dropout, output_size, kernel_size=3, stride=1): super(TransformerAM, self).__init__() self.pos_encoder = PositionalEncoding(dim_model, dropout) self.input_layer = nn.Linear(dim_feat, dim_model) self.output...
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: ...
下面的 nonzero 部分是获取 mask 的位置。这个用法很重要,现在深度学习都是 transformer 架构,mask 是非常重要的一个点 class MyModule(nn.Module): def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = True): super(MyModule, self).__init__() self.linear = nn.Linear(in_fe...
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...