2.6 Feed Forward (前馈网络) 三、Decoder部分 3.1 Output Embedding层 和 Positional Encoding(位置编码) 3.2 Masked Multi-Head Attention(具有掩码的多头注意力机制) 3.3 Multi-Head Attention(多头注意力机制) 3.4 Feed Forward(前馈网络) 3.5 分类器 3.6 生成序列停止 四、总结 五、代码 一、总体介绍 论文名:...
Feed Forward Layer 其实就是简单的由两个前向全连接层组成,核心在于,Attention模块每个时间步的输出都整合了所有时间步的信息,而Feed Forward Layer每个时间步只是对自己的特征的一个进一步整合,与其他时间步无关。 实现代码如下: class PositionwiseFeedForward(nn.Module): def __init__(self, d_model, d_ff,...
Feed Forward Layer 其实就是简单的由两个前向全连接层组成,核心在于,Attention模块每个时间步的输出都整合了所有时间步的信息,而Feed Forward Layer每个时间步只是对自己的特征的一个进一步整合,与其他时间步无关。 实现代码如下: classPositionwiseFeedForward(nn.Module): def__...
(n_head, d_model, d_k, d_v, dropout=dropout) self.ffn = PositionwiseFeedForward(d_model, d_hid, dropout=dropout) def forward(self, x, src_mask=None): # seq_len = src_mask.shape[-1] # torch中的attention mask 尺寸 correct_3d_size = (bsz * num_heads, tgt_len, src_len) y...
前馈全连接层的代码分析 # 前馈全连接网络 class PositionwiseFeedForward(nn.Module): def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1): # d_model: 词嵌入的维度,同时也是全连接层的输入输出维度 # d_ff: 第一个线性层的输入维度,第二个线性层的输出维度 ...
FeedForward 略,很简单 add/Norm 经过add/norm后的隐藏输出的shape也是[10,512]。 encoder输入输出 从输入开始,再从头理一遍单个encoder这个过程: 输入x x 做一个层归一化: x1 = norm(x) 进入多头self-attention: x2 = self_attention(x1) 残差加成:x3 = x + x2 ...
编码层encoding。编码层是多层结构相同的layer堆叠而成。每个layer又包括两部分,multi-head self-attention和feed-forward全连接,并在每部分加入了残差连接和归一化。 代码实现上也验证了这一点。我们看EncoderDecoder类中的encode函数,它先利用输入embedding层对原始输入进行embedding,然后再通过编码层进行encoding。
Feed Forward Layer 其实就是简单的由两个前向全连接层组成,核心在于,Attention模块每个时间步的输出都整合了所有时间步的信息,而Feed Forward Layer每个时间步只是对自己的特征的一个进一步整合,与其他时间步无关。 实现代码如下: classPositionwiseFeedForward(nn.Module): ...
代码中的参数 sub_layer ,可以是Feed Forward,也可以是Muti_head_Attention。 classAdd_Norm(nn.Module): def__init__(self): self.dropout = nn.Dropout(config.p) super(Add_Norm, self).__init__ defforward(self,x,sub_layer,**kwargs): ...
Feed Forward层 词向量 词向量是神经网络机器翻译(NMT)的标准训练方法,能够表达丰富的词义信息。 在pytorch里很容易实现词向量: class Embedder(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, d_model): super.__init__ self.embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model) ...