一、Transformer 的整体结构 1、词嵌入(embedding) 2、位置编码(positional encoding) 3. 编码器(Encoder) 4. 解码器(Decoder) 二、核心组件与设计思路 1. 自注意力机制(Self-Attention) 2. 多头注意力(Multi-Head Attention) 4. 残差连接与层归一化 5. 前馈神经网络 三、Transformer 的设计原理 1. 并行化优...
编码器到解码器的多头注意力层 网络结构 自从2017年的那篇著名文章《Attention is all you need》横空出世,Transformer架构已经成为神经网络学习中最重要的架构之一。毫无疑问,它深深地影响着深度学习的发展。 话不多说,先上图 Transformer架构 可以看到,整个架构可以拆分为4个部分,分别为: ...
根据上面的总体结构图可以看出,decoder部分其实和encoder部分大同小异,刚开始也是先添加一个位置向量Positional Encoding,方法和 2.2.1 节一样,接下来接的是masked mutil-head attetion,这里的mask也是transformer一个很关键的技术,下面我们会进行一一介绍。 其余的层结构与Encoder一样,请参考Encoder层结构。 2.3.1 mask...
对于每一步解码,模型都是自回归的[10],即在生成下一个符号时将先前生成的符号作为附加输入。 Transformer的整体结构如下图所示,在Encoder和Decoder中都使用了Self-attention, Point-wise和全连接层。Encoder和decoder的大致结构分别如下图的左半部分和右半部分所示。 2.Encoder和Decoder Encoder Encoder由N=6个相同的...
🌟一、Transformer 整体结构 首先我们回顾一下这个神图: 这张图小白刚看时会觉得很复杂有木有?其实Transformer主要就做了这件事: 可以看到 Transformer 由Encoder和Decoder两个部分组成,Encoder把输入读进去,Decoder得到输出: Encoder和Decoder都包含 6 个 block。这6个block结构相同,但参数各自随机初始化。( ...
GPT就是利用Transformer进行自然语言各种任务的尝试之一,主要有以下三个要点 Pre-Training的方式 单向Transformer模型 Fine-Tuning与不同输入数据结构的变化 如果已经理解了Transformer的原理,那么只需要再搞懂上面的三个内容就能够对GPT有更深的认识。 Pre-Training 训练方式 ...
Transformer的整体结构如下图所示,在Encoder和Decoder中都使用了Self-attention, Point-wise和全连接层。Encoder和decoder的大致结构分别如下图的左半部分和右半部分所示。 2.Encoder和Decoder Encoder Encoder由N=6个相同的层组成。 我们在每两个子层之间都使用...
Transformer结构是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出，用于解决自然语言处理（NLP）领域的任务，如机器翻译、文本生成等。Transformer结构彻底改变了NLP领域，并逐渐被应用于其他领域，如计算机视觉（CV）等。中国算力中心在建总汇...
Transformer模型的提出,标志着深度学习在处理序列数据方面的一个重要进展,特别是在NLP领域,它已经成为许多任务的首选模型架构。 二、 Transformer结构 1. 总体结构 Transformer的结构和Attention模型一样,Transformer模型中也采用了 encoer-decoder 架构。但其结构相比于Attention更加复杂,论文中encoder层由6个encoder堆叠在一...
GitHub链接:https://github.com/harvardnlp/annotated-transformerPost Scriptum虽然在Transformer文章中提出了一种自然语言翻译的模型,很多文章把这个模型称为Transformer。但我们还是倾向于将文章中利用Self-Attention的Encoder或Decoder的子结构称为Transformer。文中和源码中还包含了很多其他的一些优化例如学习率动态变化,Resid...