6. Transformer 总结 建议大家看一下李宏毅老师讲解的Transformer,非常简单易懂(个人觉得史上最强transformer讲解):youtube.com/watch? 前言 Transformer由论文《Attention is All You Need》提出,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取,其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队...
ChatGPT的计算逻辑来自于一个名为transformer的算法,Transformer由论文《Attention Is All You Need》提出,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。 虽然transformer原本是聚焦在自然语言处理领域,但由于其出色的解释性和计算性能开始广泛地使用在AI各个领域,成为最近几年最流行的AI算法模型,无论是这篇论文还是transformer模型,都...
Transformer模型架构使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的RNN网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。Transformer模型是一个神经网络，它通过跟踪序列数据（如本句中的单词）中的关系来学习上下文，从而学习含义。模型组成 Transformer 本质上是一个 Encoder-Decoder 架构。因此中间部分的...
本文将从Transformer的本质、Transformer的原理 和 Transformer架构改进三个方面,搞懂Transformer。 一、Transformer的本质 1. Transformer架构 主要由输入部分(输入输出嵌入与位置编码)、多层编码器、多层解码器以及输出部分(输出线性层与Softmax)四大部分组成。
Transformer模型的核心设计理念可以概括为以下几点: 1. 自注意力(Self-Attention)机制 核心概念:Transformer模型的基础是自注意力机制,它允许模型在处理序列(如文本)时,对序列中的每个元素计算其与序列中其他元素的关联度。这种机制使得模型能够捕捉到序列内长距离依赖关系。
Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。1. 自注意力机制 ...
因此,我们并不需要说一味的抛弃CNN,或许可以转换下思路把两者结合起来,将transformer当做是一种特征提取器利用起来,再结合CNN的一些优势去解决现有的问题。 对于接下来这个方向的思考,笔者推测当过了这把trasformer的新鲜劲,即在各个任务上都利用transformer替代一遍后,未来的工作更多的是结合这两者,来实现一个更优或者...
在Transformer的核心是其编码器-解码器架构——两个关键组件之间的共生关系,分别负责处理输入序列和生成输出序列。编码器和解码器中的每一层都包含相同的子层,包括自注意力机制和前馈网络。这种架构不仅有助于全面理解输入序列,而且能够生成上下文丰富的输出序列。
1、Transformer模型架构 2017 年,Google在论文Attentions is All you need(论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762) 中提出了Transformer模型,其使用Self-Attention结构取代了在NLP任务中常用的RNN网络结构。 相比RNN网络结构,其最大的优点是可以并行计算。Trans...