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 ...
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,当前语言的词表大小return
self, n_src_vocab, d_word_vec, n_layers, n_head, d_k, d_v, d_model, d_inner, pad_idx, dropout=0.1, n_position=200): # nlp领域的词嵌入向量生成过程(单词在词表里面的索引idx-->d_word_vec长度的向量) self.src_word_emb=nn.Embedding(...
# 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): ...
在每个编码器和解码器中,虽然这个全连接前馈网络结构相同,但是不共享参数。整个前馈网络的输入和输出维度都是dmodel= 512,第一个全连接层的输出和第二个全连接层的输入维度为 dff= 2048。 5、Add & Norm(残差连接和层归一化) 编码器结构中有一个需要注意的细节:每个编码器的每个子层(Self-Attention层和FFN层...
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...
__init__() """ :param embed_dim: 词嵌入的维度,也就是前面的d_model参数,论文中的默认值为512 :param num_heads: 多头注意力机制中多头的数量,也就是前面的nhead参数, 论文默认值为 8 :param bias: 最后对多头的注意力(组合)输出进行线性变换时,是否使用偏置 """ self.embed_dim = embed_dim # ...
__init__() """ :param embed_dim: 词嵌入的维度,也就是前面的d_model参数,论文中的默认值为512 :param num_heads: 多头注意力机制中多头的数量,也就是前面的nhead参数, 论文默认值为 8 :param bias: 最后对多头的注意力(组合)输出进行线性变换时,是否使用偏置 """ self.embed_dim = embed_dim # ...