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 defforward(...
Encoder(EncoderLayer(d_model, c(attn), c(ff), dropout), N), Decoder(DecoderLayer(d_model, c(attn), c(attn), c(ff), dropout), N), nn.Sequential(Embeddings(d_model, source_vocab), c(position)), nn.Sequential(Embeddings(d_model, target_vocab), c(position)), Generator(d_model, ...
Linear(d_model, d_model) # (512,512) value_transform = nn.Linear(d_model, d_model) # (512,512) # 应用线性变换得到Q, K, V queries = query_transform(input_matrix) # (n,512) keys = key_transform(input_matrix) # (n,512) values = value_transform(input_matrix) # (n,512) 在上...
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...
# 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,...
是，因为d_model是模型中预期的要素数量（docs）embed_dim如何既可以是num_heads * dim_per_head，又...
$$PE_{(pos,2i)} = sin(pos / 10000^{2i/d_{\text{model}}})$$ $$PE_{(pos,2i+1)} = cos(pos / 10000^{2i/d_{\text{model}}})$$ 其中,$pos$指的是这个 word 在这个句子中的位置;$2i$指的是 embedding 词向量的偶数维度,$2i+1$指的是embedding 词向量的奇数维度。
对于一个长度为 T 的语句序列,位置编码 为序列中每个位置 的字生成一个同样维度 d_model 的向量,其中 i 表示词向量(Embedding)的维度。Transformer 中用周期函数(Sine/Cosine)表示位置编码: 周期函数形式(在原始Transformer论文中提出):对于偶数索引 i: 对于奇数索引 i: 注意: pos 取值范围是 1 到T(语句序列长...
其中,pos为位置序号, d_{model} 为特征的维度, i 表示特征的第 i 维。 Transformer实现位置编码的具体方式非常多,一直有新的位置编码形式被提出,包括可学习的位置编码、相对位置编码[13]、RoPE[14]、AliBi[15]等等,也有许多关于Transformer位置编码的特性的讨论,包括长程衰减等等,本文以上述Transformer原文提出的位...
Transformer model是一个强大的深度学习模型,它在自然语言处理和其他领域取得了显著的成果。本文旨在探讨Transformer模型的参数计算方法,从而更深入地了解这一模型的内部结构和运作原理。 在介绍具体的参数计算方法之前,我们首先需要了解Transformer模型的基本结构和原理。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它...