屌丝逆袭之Transformer架构全解析 Transformer模型是由 Google在2017年提出的,其核心思想是使用Self-Attention结构取代了在NLP任务中常用的RNN网络结构。Transformer本质上是一个Encoder-Decoder架构,由编码组件和… 王海 动手拆解与分析Transformer架构 “万物皆函数,要透过表象抽取出数学本质” 本文只讨论一个...
家人们,今天来聊聊超厉害的Transformer架构!它可是AI界的“超级英雄”,在很多领域大显身手。 Transformer是谷歌在2017年推出的深度学习模型,专门处理序列数据。简单来说,序列数据就像排队的小朋友,每个小朋友都有自己的位置和信息,Transformer能把这些信息处理得明明白白。 在Transformer出现前,RNN和LSTM是处理序列数据的常...
Transformer模型通过多层堆叠的编码器和解码器结构实现了高效的序列到序列的转换。在编码器中,通过多头自注意力机制捕捉输入序列中词与词之间的关系;在解码器中,通过遮掩多头自注意力机制和多头注意力机制实现生成目标序列时的依赖关系。最终通过线性层和Softmax层生成词的概率分布。 这个架构的优点在于它可以并行处理输入...
Pyramid 视觉 Transformer(PVT)的总体架构。 为了克服注意力机制的二次复杂度,Pyramid 视觉 Transformer(PVT)采用一种称为空间减少注意力 (SRA) 的自注意力变体。其特征是键和值的空间减少,类似于 NLP 领域的 Linformer 注意力。 通过应用 SRA,整个模型的特征空间维度缓慢减少,并通过在所有 transformer block 中应用...
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...
Transformer 架构是一种用于自然语言处理(NLP)和深度学习任务的模型架构,自2017年由 Vaswani 等人首次提出以来,它已成为现代语言模型的基石。本文将详细介绍 Transformer 架构的基本概念、工作原理,以及它在大型语言模型(LLM)中的应用。 一、Transformer 架构简介 ...
Transformer训练翻译模型时候(比如中译英),训练过程是先将中文的通过Transformer架构中的编码器部分进行编码,将各个token映射到潜在向量空间,与此同时将平行英文译文在Transformer架构中的编码器部分(实际上也包含了编码器部分)先进行编码,然后将二者的token同时送入多头注意力机制模块部分进行训练,通过反向传播调整来使Transf...
transformer的整体结构,下图是其用于中英文翻译的整体结构。 可以看到Transformer由Encoder和Decoder两个部分组成,Encoder和Decoder都包含6个block。整体的工作流程如下: **第一步:**获取输入句子中每一个单词的表示向量X,X由单词的Embedding(Embedding就是从原始数据提取出来的Feature)和单词卫视的Embedding相加得到。
总体架构 Transformer的基本结构,通过例图可看出transformer是由encoder与decoder构成 左边的部分是编码器Encoder,右边的部分是解码器Decoder,根据不同的任务需要,使用对应的部分,一般编码器部分常用于文本编码分类,解码器部分用于语言模型生成, Encoder和Decoder都包含6个block层,编码器和解码器并不是简单的串联关系。