2 BERT解析 2.1 简介 BERT,全称叫做Bidirectional Encoder Representations from Transformers。从其名称可以看出,该模型是基于Transformer的。更具体地,BERT的网络结构其实就是Transformer的编码器,其输入一段序列(如文字序列),输出一段等长的序列。 如下图1所示,训练时BERT先是基于大量未标注的语料库进行自监督学习(预...
self.transformer=Transformer(dim,depth,heads,dim_head,mlp_dim,dropout)self.pool=poolself.to_latent=nn.Identity()self.mlp_head=nn.Sequential(nn.LayerNorm(dim),nn.Linear(dim,num_classes))defforward(self,img):x=self.to_patch_embedding(img)# 将图像分块,并用全连接层将每个图像块映射为embeddings...
Transformer 模型通过自注意力机制，实现在自然语言处理等领域的巨大突破，支持像BERT、GPT这样的文本生成项目。学习深度学习的方法 想要搞定深度学习，以及理解各个模型的原理和代码，labml.AI这个在线平台无疑是一个宝贵资源。它专注于深入解析深度学习模型的代码与原理，覆盖 transformer、GPT、扩散模型等重要领域。每一行...
Transformer模型在自然语言处理领域大获成功，但在视觉识别任务上进展相对有限。作者提出ViT，旨在将Transformer直接应用到视觉任务中，并尽可能减少修改，以实现NLP和CV任务模型上的统一。这一做法不同于其他工作，它们在硬件加速器上使用特定的注意力机制，但通常精度不如基于卷积神经网络（CNN）的方法。ViT网...
本人的另一篇博客也对改论文进行了一定的分析:对Attention is all you need 的理解。而在谷歌的论文发出不久,就有人用tensorflow实现了Transformer模型:A TensorFlow Implementation of the Transformer: Attention Is All You Need。这里我打算对该开源实现的代码进行细致的分析。
这⾥如果看不懂我建议直接看代码，秒懂。源码解读 复习下transformer的encoder部分 其中multihead-attention：其中的self-attention：这个multihead attention的代码因为⽤了⼏个我个⼈感觉很不错的写法变得很简洁 1. 使⽤了einops，可以直接从代码看出来维度变化 2. 算qkv的时候直接⽤的三倍的linear，之后...
周威:【Transformer系列】DETR模型与代码解析41 赞同 · 5 评论文章 本期内容,笔者想和大家聊一聊ViT的变体,即CrossViT,其大致结构如下图所示 。 在具体聊其详细的结构之前,我们先简单回归一下CNN中的多尺度特征。 一般而言,在CNN网络中,通过堆叠卷积+池化层来实现特征提取和摘要。所谓摘要,就是特征图的尺度会越...
残差的两个部分 transformer中都是先加上之前的输入x再进行layerNorm x = layerNorm(x + attention(x)) x = layerNorm(x + feedforward(x)) 但这个论文里稍显不同 相当于第一步layernorm再干别的,并且代码中把这种操作直接定义成一个类。 其中的kwargs的解释可以看这个:https://www.jianshu.com/p/0ed...
1. Transformer模型结构解析 1.1 模型总体架构 Transformer的总体架构如下图所示,模型包含一个编码器和解码器(分别对应下图中的左侧和右侧部分),编码器和解码器都是由一系列堆叠的注意力结构和全连接层组成。 编码器 编码器由$N=6$个相同的层组成,每个层又包含两个子层:第一个子层为多头自注意力机制,第二个子...