dropout:dropout率,用于添加随机性,有助于防止过拟合。 attention()函数的输出有两个: torch.matmul(p_attn, value):value 的加权平均,权重来自p_attn。 p_attn:从 query 和 key 的计算结果得到的权重,后续没有用到。 这里要对mask做一下说明,mask有两种: src_mask:形状是(batch
重新命名可以让后续代码比较简洁c = copy.deepcopy# 构建多头注意力层的实例,对应上图的数字标号1attn = MultiHeadedAttention(h, d_model)# 构建前馈神经网络层的实例,对应上图的数字标号2ff = PositionwiseFeedForward(d_model, d_ff, dropout)# 构建位置编码模块的实例,对应上图的数字标号3position = Positi...
num_heads, dropout=dropout) # 编码器-解码器注意力 self.enc_dec_attention = nn.Mult...
Dropout(dropout) # 第一个层归一化层,用于归一化第一个全连接层的输出 self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) # 第二个层归一化层,用于归一化第二个全连接层的输出 self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) def forward(self, src, src_mask): # 使用多头自注意力层处理输入src,同时提供src_mask以屏蔽...
Dropout是指在训练过程中随机地将一部分神经元的输出设置为0,从而减少不同神经元之间的依赖关系,避免模型过拟合。Dropout可以防止模型过分依赖于某些特定输入,从而提高模型的泛化能力。 综上所述,残差连接和正则化在Transformer模型中起到了提高模型性能和训练稳定性的作用。©...
dropout是nn.Dropout层的实例化对象, 默认为None""" # 在函数中, 首先取query的最后一维的大小, 一般情况下就等同于我们的词嵌入维度, 命名为d_k d_k = query.size(-1) # 按照注意力公式, 将query与key的转置相乘, 这里面key是将最后两个维度进行转置, 再除以缩放系数根号下d_k, 这种计算方法也称为缩...
return self.w_2(self.dropout(F.relu(self.w_1(x))) 到这里Encoder中包含的主要结构就都介绍了,上面的代码中涉及了两个小细节还没有介绍,layer normalization 和 mask,下面来简单讲解一下。 3.6. 规范化层 规范化层的作用:它是所有深层网络模型都需要的标准网络层,因为随着网络层数的增加,通过多层的计算后...
前馈神经网络在transformer中的作用主要体现在对自注意力输出进行深层处理。自注意力机制计算输入序列中各元素间的关联权重，产生一个加权和表示，但这个输出往往是线性的或缺乏足够的非线性特征。前馈神经网络接替这一输出，应用一个或多个全连接层，结合激活函数，将数据映射到更高维空间。这种变换引入非线性特性，帮助...
学习了前馈全连接层的作用: 考虑注意力机制可能对复杂过程的拟合程度不够, 通过增加两层网络来增强模型的能力. 学习并实现了前馈全连接层的类: PositionwiseFeedForward 它的实例化参数为d_model, d_ff, dropout, 分别代表词嵌入维度, 线性变换维度, 和置零比率. ...