Transformer模型是一种无序模型,因此需要使用位置编码(Positional Encoding)来捕捉序列中的位置信息。位置编码通常使用sin和cos函数生成,并与输入序列进行元素间的加法。 其中,pos是序列位置,i是频率索引,d_model是模型输入的维度。 3.3 前馈神经网络 前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)是Transformer模型的另一个...
另外,Transformer 本身能够维持的依赖长度很有可能会超出这个固定的划分长度,从而导致 Transformer 能够捕获的最大依赖长度不超过这个划分长度,Transformer 本身达不到更好的性能。 在模型训练方面,如图 1a所示,Vanilla Transformer每次传给模型一个 Segment 进行训练,第 1 个 Segment 训练完成后,传入第 2 个 Segment 进...
深度学习进阶篇-预训练模型[1]:预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解 从字面上看,预训练模型(pre-training model)是先通过一批语料进行训练模型,然后在这个初步训练好的模型基础上,再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的,预训练模型的训练和使用分别对应两个阶段:预训练阶段...
https://www.youtube.com/watch?v=GMchlgo5Umw记录一下~, 视频播放量 419、弹幕量 1、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 11、转发人数 1, 视频作者 CV初学者, 作者简介 ,相关视频:2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!
本课程深入探讨了Vision Transformer(ViT)的实现过程,从模型搭建到训练技巧。我们首先创建了一个weet model.py文件,直接粘贴至当前位置以搭建模型。课程中强调了ViT在处理图像时,将图片切成大小为14的块,类似于卷积核的作用。通过QKV矩阵的计算,我们理解了ViT的工作
1.1. Transformer-XL简介 在正式讨论 Transformer-XL 之前,我们先来看看经典的 Transformer(后文称Vanilla Transformer)是如何处理数据和训练评估模型的,如图 1所示。 图1 Vanilla Transformer 训练和评估阶段 在数据处理方面,给定一串较长的文本串,Vanilla Transformer会按照固定的长度(比如 512),直接将该文本串进行划分...
1.1. Transformer-XL简介 在正式讨论 Transformer-XL 之前,我们先来看看经典的 Transformer(后文称Vanilla Transformer)是如何处理数据和训练评估模型的,如图 1所示。 图1 Vanilla Transformer 训练和评估阶段 在数据处理方面,给定一串较长的文本串,Vanilla Transformer会按照固定的长度(比如 512),直接将该文本串进行划分...
深度学习进阶篇-预训练模型[1]:预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解 从字面上看,预训练模型(pre-training model)是先通过一批语料进行训练模型,然后在这个初步训练好的模型基础上,再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的,预训练模型的训练和使用分别对应两个阶段:预训练阶段...
在模型训练方面,如图1a 所示,Vanilla Transformer 每次传给模型一个 Segment 进行训练,第 1 个 Segment 训练完成后,传入第 2 个 Segment 进行训练,然而前后的这两个 Segment 是没有任何联系的,也就是前后的训练是独立的。但事实是前后的 Segment 其实是有关联的。 在模型评估方面,如图1b 所示,Vanilla Transformer...