本课程分为三个部分:Transformer模型搭建、自定义Mini数据集训练、新闻数据集并行训练,手把手教大家用PyTorch搭建一个Transformer模型,并完成英译中翻译任务。课程内容没什么新鲜,自己摸索会很耗时间,跟课学能降低时间成本。更多内容,请查询「陈华编程官网」。, 视频
13.2.4 模型构建Transformer模型主要由词嵌入(Word Embedding)、位置嵌入(Positional Embedding)、编码器、解码器、最后的全连接层组成。其中编码器和解码器已经在paddle.nn.Transformer中实现好了,这里只需要实现词嵌入和位置嵌入,并将它们与全连接层组成Transformer模型。(...
实现Transformer 模型用于英译中机器翻译 翻译模型的关键是什么,基于翻译的模型TransE模型TransE认为在知识库中,三元组<h,r,t>可以看成头实体h到尾实体t利用关系r所进行的翻译。比如,<柏拉图,老师,苏格拉底>头实体“柏拉图”的向量加上关系“老师”的向量
trg_vocab_size,src_pad_idx,trg_pad_idx,d_model=512,nheads=8):super(TransformerModel,self).__init__()self.transformer=nn.Transformer(d_model=d_model,nhead=nheads)self.src_embedding=nn.Embedding(src_vocab_size,d_model)self.trg_embedding=nn.Embedding(trg_vocab_size,d_model)self.fc_out=...
谷歌前不久在 arXiv 上发表论文《Attention Is All You Need》，提出一种完全基于 attention 的翻译架构 Transformer，实现了机器翻译的新突破；近日，Github 上的一个项目给出了 Transformer 模型的 TensorFlow 实现，在官方代码公布之前共享了自己的代码。机器之心对该文进行了编译，项目地址见文中。项目链接：https...
使用Transformer模型实现机器翻译 1 star 0 forks Branches Tags Activity Star Notifications jackY-132/mtTask main BranchesTags Code Folders and files Latest commit History15 Commits mtdata 2272111-杨桂成.pdf README.md beam_decoder.py data_loader.py labelSmoothing.py main.py model.py...
现在,你可以用 GitHub 上最火的 NLP 项目做机器翻译了。 没错,就是 Hugging Face (抱抱脸)标星26.9k的 Transformer 项目。在最新更新的版本里,抱抱脸发布了 1008 种模型,正式涉足机器翻译领域。 模型涵盖 140 种不同语言组合,中文翻英文,英文译法语,法语翻阿拉伯语……还能一对多翻译。
原文基于pytorch从0开始复现了transformer模型,我在原文代码基础上追加了更详细的注释。 另外,我还在模型结构上加了注释,我将代码中重要的类名或者函数名标注在Transforner结构的图片上,阅读代码时请结合图片上的名称,这样有助于快速理解代码。 2.输出日志跟踪数据。
提出了一种简单的网络架构——Transformer,完全基于注意力机制,没有使用任何循环或卷积神经网络。两项机器翻译任务实验表明,这些模型质量更好、可并行化程度更高,并且能大大减少训练时间。 该模型在 WMT 2014 英德翻译任务上实现了 28.4 的 BLEU 得分,在现有最佳成绩上取得了提高,其中使用集成方法,超过了现有最佳成绩...