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(...
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...
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...
d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super(DecoderLayer,self).__init__()self.self_attention=...
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...
其中,pos是位置,i是向量的维度索引,dmodeldmodel是模型的embedding维度。这种方法确保了每个位置的编码向量是唯一的,并且不同位置之间的距离可以通过这些编码向量进行区分。这个公式看起来很头大,其实不必过于纠结,知道它是干什么用的就行,这个方法也不是完美方法,在后来的bert中就没用使用这个方法了,说明还是存在一些...
# 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): ...
假设我们的模型的维度为 512(我们称之为值d_model),2 个注意力头,并对单词而不是子单词进行操作。进入注意力层的输入嵌入看起来像 | Word | d_model (512) | |---|---| | The | [0.1,0.2,...512th value] | | cat | [0.3,0.1,...512th value] ...
nn.Embedding 包含一个权重矩阵 W,对应的 shape 为 ( num_embeddings,embedding_dim )。num_embeddings 指的是词汇量,即想要翻译的 vocabulary 的长度。embedding_dim 指的是想用多长的 vector 来表达一个词,可以任意选择,比如64,128,256,512等。在 Transformer 论文中选择的是512(即 d_model =512)。
self.src_emb = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)## 词向量层,这个其实就是去定义生成一个矩阵,大小是 src_vocab_size * d_model self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model)## 位置编码层,这部分自己实现,表示位置编码情况,这里是固定的正余弦函数, ...