给定输入向量x \in \mathbb{R}^{d_{\text {model }}},乘法层输出y \in \mathbb{R}^{S \times M}: 乘法层的输出是一个大小为size\in \mathbb{R}^{\text {batch size } \times \text { length } \times S \times M}的张量。然后由二维卷积层对其进行处理,其中 length 和 S 被视为图像的高...
d_model:指词嵌入的维度 vocab:指词表的大小 """ super(Embeddings, self).__init__() #之后就是调用nn中的预定义层Embedding,获得一个词嵌入对象self.lut self.lut = nn.Embedding(vocab, d_model) #最后就是将d_model传入类中 self.d_model =d_model ...
为了方便进行残差连接,编码器和解码器中的所有子层和嵌入层的输出维度需要保持一致,在Transformer论文中dmodel= 512 。 6、解码器 前面我们已经介绍了编码器的大部分概念,我们也了解了解码器的组件的原理。现在让我们看下编码器和解码器是如何协同工作的。 上图红色部分为Transformer的Decoder block结构,与Encoder bloc...
vocab=当前语言的词表大小super(Embeddings,self).__init__()self.lut=nn.Embedding(vocab,d_model)# one-hot转词嵌入,这里有一个待训练的矩阵E,大小是vocab*d_modelself.d_model=d_model# 512defforward(self,x):# x ~ (batch.size, sequence.length, one-hot),#one-hot大小=vocab,当前语言的词表大...
# d_model编码向量长度,例如本文说的512 # d_k, d_v的值一般会设置为 n_head * d_k=d_model, # 此时concat后正好和原始输入一样,当然不相同也可以,因为后面有fc层 # 相当于将可学习矩阵分成独立的n_head份 def__init__(self, n_head, d_model, d_k, d_v, dropout=0.1): ...
# d_model编码向量长度,例如本文说的512 # d_k, d_v的值一般会设置为 n_head * d_k=d_model, # 此时concat后正好和原始输入一样,当然不相同也可以,因为后面有fc层 # 相当于将可学习矩阵分成独立的n_head份 def__init__(self, n_head, d_model, d...
model_large = SimpleTransformer(d_model=1024, nhead=16, num_layers=12) # 加载数据和训练过程(省略) # 实验结果分析 # 假设我们在两个不同大小的数据集上分别训练了上述两个模型 # 实验结果表明,在大数据集上,model_large表现更好;而在小数据集上,model_small的泛化能力更强 ...
seq_len,d_model分别为本文维度说明中的s和h,也即序列长度和每个token的向量维度 即attention层需要做训练的三块权重。 k_dim,v_dim满足: 理清了单头,我们来看多头的情况,下图展示了当num_heads = 2时attention层的计算方法。即对每一块权重,我们都沿着列方向(k_dim)维度切割一刀。此时每个head上的的维度都...
另一种FFN方法是采用两个卷积核大小为1的卷积神经网络,输入和输出的维度是 d_{model} = 512 ,两个卷积中间层的维为d_{ff} = 2048。 Embeddings and Softmax 与其他序列模型类似,本文使用可学习嵌入层将输入token和输出token转换为维度d_{model}的向量,并使用可学习的线性变换和softmax函数将解码器输出转换为...
为此，在编码器和解码器堆栈底部的输入嵌入中添加"位置编码"。位置编码的维度与嵌入的维度dmodel相同，...