Wiki给的中文名称为 变换器 ,我的话想了想应该这么称呼:自注意变码器。
《The Illustrated Transformer》 Discussions:Hacker News (65 points, 4 comments),Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments) Translations:Chinese (Simplified),Korean Watch: MIT’sDeep Learning State of the Artlecture referencing this post3.3 3.《Transformer注解及PyTorch实现》 原文:http://nlp.s...
Learning to control fast-weight memories: An alternative to dynamic recurrent networks. Neural Computation, 4(1):131–139, 1992. N. Shazeer and M. Stern. Adafactor: Adaptive learning rates with sublinear memory cost. In International Conference on Machine Learning, pp. 4596–4604. PMLR, 2018. ...
WikiText-103 基线:首先,该研究验证了没有残差连接的标准深度 transformer 是不可训练的,即使它们有归一化层 (LN) 和 transformed 激活,但本文的方法可以解决这个问题。如图 2 所示,可以清楚地看到,从标准 transformer 中移除残差连接使其不可训练,训练损失稳定在 7.5 左右。正如图 1 所示,标准 transformer 遭受了...
, “Accelerating Transformer-based Deep Learning Models on FPGAs using Column Balanced Block Pruning,...
* 第一步,使用bert-base的subword tokenizer 把每一个句子都化为单个的token, 对应preprocess_wiki这个函数, * 第二步,把每一个句子中的token逐一对应为数字索引, 对应token_to_idx这个函数, * 第三步,转化为数字索引后,需要对有些句子的索引补零,使得所有的句子索引都是一样长度的,方便后面输入transformer模型...
从数学原理的角度来说,传统Machine Learning及Deep learning算法训练的目标函数一般是基于Naive Bayes数学原理下的最大似然估计MLE和最大后验概率MAP来实现,其核心是寻找出最佳的模型参数;而Bayesian的核心是通过计算后验概率Posterior的predictive distribution,其通过提供模型的不确定来更好的表达信息及应对不确定性。对于...
其中,两个词向量之间的夹角,代表了两个词向量之间的相似性;两个词向量各自的模长,则代表了他们各自...
这一现象在简单的真实世界数据实验中也得到验证,使用SGD在WikiText上训练的1层和3层Transformer的最低自注意力层进行观察,可以发现即使在整个训练过程中学习率保持不变,注意力也会在训练过程中的某一时刻冻结,并变得稀疏。 参考资料:arxiv.org/abs/2305.1638 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最...
按照命令行运行的顺序进行简单介绍(其中所有命令中无论有没有进行预训练,都会使用wiki.txt构建vocab)。 首先是完全不在wiki.txt上进行预训练,直接在目标数据集上进行训练。 不进行预训练,模型参数使用初始化参数,在birth_places_train.tsv数据上进行finetune; ...