其中,wi=1100002i/dmodel。 2.2 公式中符号的含义 下面图示简要介绍了公式(1)和公式(2)中pos和dmodel的含义,pos代表每一个词向量的位置,比如下图中第一行(pos=0)就代表一个词向量,所谓词向量就是用数学向量的方式来表征一个词语,产生这个词向量的方法有多种,比如 one-hot 编码,word2vec编码等。 公式(1)...
def __init__(self, d_model, vocab): #初始化函数的输入参数有两个,d_model代表词嵌入维度,vocab.size代表词表大小 super(Generator, self).__init__() #首先就是使用nn中的预定义线性层进行实例化,得到一个对象self.proj等待使用 #这个线性层的参数有两个,就是初始化函数传进来的两个参数:d_model,vo...
第二项是一个表示第二位置的常量代码。 pos是该词在序列中的位置,d_model是编码向量的长度(与嵌入向量相同),i是这个向量的索引值。公式表示的是矩阵第pos行、第2i列和(2i+1)列上的元素。 换句话说:位置编码交织了一系列正弦曲线和一系列余弦曲线,对于每个位置pos,当i为偶数时,使用正弦函数计算;当i为奇数...
正弦位置编码公式为PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i / d_model)) ,(解释:pos是位置,i是维度索引,d_model是编码维度)。余弦位置编码是正弦位置编码公式里的cos形式 。相对位置编码关注元素之间的相对位置关系 。相对位置编码能在处理长序列时更好捕捉位置关联 。基于注意力的位置编码在注意力计算中融入...
dmodel是我们序列中每个输入元素的嵌入向量的大小。 dk是每个自注意层特有的内在维度。 batch是批量大小 tokens是我们序列具有的元素个数。 我们创建3种不同的表示形式(查询、键和值): 然后,我们可以将注意力层定义为: 您可能想知道注意力权重在哪里。首先,让我们澄清一下,注意力是作为点积实现的...
下面变量的含义依次是: d_model:词嵌入的维度(= 位置嵌入维度) d_ff:Feed Forward中两层linear中间的过渡维度(512 -> 2048 -> 512) d_k、d_v:分别是K 、V的维度,其中Q和K相等的就省略了 n_layers:EncoderLayer的数量,也就是blocks的数量 n_heads:Multi-Head Attention 的头数 #Transformer Parameters ...
self.decoder=TransformerDecoder(decoder_layer,num_decoder_layers,decoder_norm)self.d_model=d_model self.nhead=nhead self.batch_first=batch_firstdefforward(self,src:Tensor,tgt:Tensor,src_mask:Optional[Tensor]=None,tgt_mask:Optional[Tensor]=None,memory_mask:Optional[Tensor]=None,src_key_padding_...
在机器翻译任务中,transformer-based model以其优秀的性能和能够处理长距离依赖关系的能力,成为了目前最主流的模型架构。 2. 文本生成 在文本生成任务中,transformer-based model能够生成更加流畅、连贯的文本,并且能够控制生成文本的风格和内容。 3. 语言理解 在语言理解任务中,transformer-based model能够对输入的文本进...
其中PE是一个二维矩阵,形状就是sequence_length×embedding_dim,pos是单词在句子中的位置,d_model表示词嵌入的维度,i表示词向量的位置。奇数位置使用cos,偶数位置使用sin。这样就根据不同的pos以及i便可以得到不同的位置嵌入信息,然后,PE同对应单词的embedding相加,输入给第二层。我们通过可视化的方式来验证这两个函数...