Transformer原理 一、Transformer架构: Transformer 是一种基于注意力机制(Attention Mechanism)的神经网络模型,由以下两部分组成: 编码器(Encoder) :将输入序列转换为上下文相关的表示,简单理解是提取原句中的特征。 解码器(Decoder) :根据目标序列生成输出。在编码器基础上增加:掩码多头注意力-防止未来信息泄露,交叉注意...
为了处理这个问题,Transformer对输入进行位置编码,以便在翻译中考虑单词在句子中的位置。具体来说,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不同的词...
拼接和线性变换 三、全连接网络工作原理 前馈网络(Feed-Forward Network):Transformer模型中,前馈网络用于将输入的词向量映射到输出的词向量,以提取更丰富的语义信息。前馈网络通常包括几个线性变换和非线性激活函数,以及一个残差连接和一个层归一化操作。 Encoder编码器: Transformer中的编码器部分一共N个相同的编码器...
综上,Transformer的主要原理在于Encoder-Decoder结构、Multi-Head Attention机制、Positional Encoding方法以及残差连接和层标准化技术。这些元素共同作用,让Transformer成为深度学习领域具有里程碑意义的模型之一,对各种序列学习任务有着广阔的应用前景。 二、产品介绍 Transformer是一种重要的神经网络结构,由Encoder和Decoder两部...
位置编码（Positional Encoding）是为了补充 Transformer 无法直接处理词序的不足，加入了每个词在句中位置的信息。可以想象成给每个分析员一张地图，指示他们应该如何按顺序审视词汇。继续以句子：“The quick brown fox jumps over the lazy dog.” 为例，来看位置编码是如何工作的：首先，每个词（如 “The”，“...
Transformer 完全依赖于注意力机制,并摒弃了循环。它使用的是一种特殊的注意力机制,称为自注意力(self-attention)。我们将在后面介绍具体细节。 我们来通过一个文本翻译实例来了解 Transformer 是如何工作的。Transformer 由编码器和解码器两部分组成。首先,向编码器输入一句话(原句),让其学习这句话的特征,再将特征...
一步一步深入浅出解释Transformer原理 1.Input Embedding 就是将输入的句子给映射成向量。 2.加入位置编码 对于每个奇数时间步,使用余弦函数创建一个向量。对于每个偶数时间步,使用正弦函数创建一个向量。然后将这些向量添加到相应的嵌入向量。 因为Transformer没有像RNN一样的递归,所以我们必须将位置信息添加到输入嵌入...
Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。在本文中,我们将研究Transformer模型,理解它的工作原理。 出处: https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/86533005 ...
Transformer是一类基于自注意力机制的深度神经网络,最初用于处理自然语言理解任务。相较于卷积网络和循环网络等传统深度神经网络,Transformer的表示学习能力更加强大,并已经被应用到视觉任务中。当前,基于Transformer的视觉表征学习网络已经在图像分类、视频理解等低高级视觉任务中已经取得了优异表现。本文将对视觉Transformer基本...