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...
对于tranformer,encoder灰色框部分和decoder灰色框部分都可以重复多次(意义不明)。 考虑Positional Encoding 不考虑Positional Encoding的transformer问题在于:对于序列中的词,在句子中的位置似乎不重要了。在transformer模型中,对于Positional Encoding使用预定义的方式进行赋值或计算,而不是在模型中进行学习。
2.1 时间感知位置编码器(Time Aware Position Encoder, TAPE) 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...
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...
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)
1.4 多头注意力 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… ...
dims,3, positional_encoding=positional_encoding, num_attention_heads=n_head ) transformer.eval()withtorch.no_grad(): inputs = torch.randn(batch_size, max_seq_len, dims) mask = torch.ones(batch_size, max_seq_len, dtype=torch.bool)forbinrange(batch_size): ...
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...
開發者ID:ConvLab,項目名稱:ConvLab,代碼行數:21,代碼來源:Transformer.py 示例7: positional_encodings_like ▲點讚 6▼ # 需要導入模塊: import torch [as 別名]# 或者: from torch importsin[as 別名]defpositional_encodings_like(x, t=None):iftisNone: ...
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...