6. Transformer 总结 Transformer 与 RNN 不同,可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的,因此需要在输入中添加位置 Embedding,否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 Transformer 的重点是 Self-Attention 结构,其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。 Transformer 中 Multi-He...
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用 RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。 1. Transformer 结构 首先介绍 Transformer 的整体结构,下图是 Transformer 用于中英文翻译...
Transformer在自然语言处理中广泛应用，例如机器翻译、文本摘要、语言生成等领域。相比于传统的递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer的并行计算能力更强，处理长序列的能力更强，且可以直接对整个序列进行处理。Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，下面将详细介绍每个部分的构...
Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。Trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型,因为它适用于并行化计算,和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络。 那什么是Transformer呢?你...
transformer模型详解 一、transformer模型原理 Transformer模型是由谷歌公司提出的一种基于自注意力机制的神经网络模型,用于处理序列数据。相比于传统的循环神经网络模型,Transformer模型具有更好的并行性能和更短的训练时间,因此在自然语言处理领域中得到了广泛应用。 在自然语言处理中,序列数据的输入包括一系列文本、语音信号...
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术 - Transformer 神经网络模型 。 自从最新的大型语言模型(LLaM)的发布,例如 OpenAI 的 GPT 系列、开源模型 Bloom 以及谷歌发布的 LaMDA 等,Transformer 模型已经展现出了其巨大的潜力,并成为深度学习领域的前沿架构楷模。
transformer模型结构: (1) Encoder(编码器) 如图4,红色部分为编码器部分,可以看出是由Multi-Head Attention,Add & Norm, Feed Forward, Add & Norm组成的。 1.1 Add & Norm Add & Norm层由Add和Norm两个主体构成。其中,Add是指残差连接的部分,Norm是指Layer Norlization的部分。其计算公式如下: ...
截止目前为止,我们介绍的Transformer模型并没有捕捉顺序序列的能力,也就是说无论句子的结构怎么打乱,Transformer都会得到类似的结果。换句话说,Transformer只是一个功能更强大的词袋模型而已。 为了解决这个问题,论文中在编码词向量时引入了位置编码(Position Embedding)的特征。具体地说,位置编码会在词向量中加入了单词的位...
一. 背景 Transformer由谷歌团队在论文《Attention is All You Need》提出,是基于attention机制的模型,最大的特点就是全部的主体结构均为attention,在Transformer中,编码器和解码器不再是RNN结构,而是用编码…