1. Encoder-Decoder Transformer结构可以表示为Encoder和Decoder两个部分 Encoder和Decoder主要由Self-Attention和Feed-Forward Network两个组件构成，Self-Attention由Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention两个组件构成。Scaled Dot-Product Attention公式：Multi-Head Attention公式：Feed-Forward Network公式：2. ...
DETR主要有两个部分:architecture和set prediction loss。 1. ArchitectureDETR先用CNN将输入图像embedding成一个二维表征,然后将二维表征转换成一维表征并结合positional encoding一起送入encoder,decoder将少量固定数量的已学习的object queries(可以理解为positional embeddings)和encoder的输出作为输入。最后将decoder得到的每个...
而自注意力机制的另一个特点时允许模型并行计算,无需 RNN 一样 t 步骤的计算必须依赖 t-1 步骤的结果,因此 Transformer 结构让模型的计算效率更高,加速训练和推理速度。 Transformer 最开始应用于 NLP 领域的机器翻译任务,但是它的通用性很好,除了 NLP 领域的其他任务,经过变体,还可以用于视觉领域,如 ViT(Vision...
Transformer 之所以如此成功,是因为它能够学习句子中单词之间的长距离依赖关系,这对于许多自然语言处理(NLP)任务至关重要,因为它允许模型理解单词在句子中的上下文。Transformer 利用自注意力机制来实现这一点,该机制使得模型在解码输出标记时能够聚焦于句子中最相关的单词。 Transformer 对 NLP 领域产生了重大影响。它现在...
Transformer Architecture: The Positional Encoding 为什么Transformer 需要进行 Multi-head Attention? Transformer模型 注意力机制 Self-attention中的QKV是相等的,还是通过输入数据学出来的? 深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的? 1. Transformer 概述 1.1 整体结构 1.2 简要过程 2. Transformer 输入 2.1 ...
Transformer 架构图如下左，图右为 Post-LN Transformer 层（出自论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》［1］）。不一致的代码部分如下，其中 82 行写了执行顺序「layer_postprocess_sequence＝"dan"」，表示后处理依次执行 dropout、residual_add 和 layer_norm。如果上图左中的 add&norm ...
随后,Sebastian 称,在论文 Layer Normalization in the Transformer Architecture 中,Pre-LN 表现得更好,可以解决梯度问题。 这是很多或者大多数架构在实践中所采用的,但它可能导致表征崩溃。 如果层归一化在注意力和全连接层之前被放置在残差连接之中,就会实现更好的梯度。
随后，Sebastian称，在论文Layer Normalization in the Transformer Architecture中，Pre-LN表现得更好，可以解决梯度问题。这是很多或者大多数架构在实践中所采用的，但它可能导致表征崩溃。如果层归一化在注意力和全连接层之前被放置在残差连接之中，就会实现更好的梯度。Sebastian提出，虽然关于使用Post-LN或Pre-LN的...
梳理这三个模型以及他们之间的关联将有助于读者进一步了解自然语言(NLP)领域近期的发展。其中,本文着重关注自注意力(self-attention)和交叉注意力(cross-attention)机制的共性和差异,这两者有助于读者理解Transformer模型中的编码器(encoder)和解码器(decoder)之间的差异,从而使我们更好地把握BERT和GPT之间的共性和差异...
Transformer 模型是一种深度学习架构,自 2017 年推出以来,彻底改变了自然语言处理 (NLP) 领域。该模型由 Vaswani 等人提出,并已成为 NLP 界最具影响力的模型之一。 通常而言,传统的顺序模型(例如循环神经网络 (RNN))在捕获远程依赖性和实现并行计算方面存在局限性。为了解决这些问题,Transformer 模型引入了自注意力机...