1. self-attention 在介绍MHA之前先介绍一下基础知识self-attention,self- attention的步骤如下: 输入:每个token向量的三个线性变换k(key)、q(query)、v(value)(源代码中输入的都是同一个token向量,在self-attention函数里变换) 自注意力计算:每个token的q与所有token的k做向量点乘运算,得到一个维度为1*序列长度...
class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, d_in, d_out_kq, d_out_v): super().__init__() self.d_out_kq = d_out_kq self.W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq)) self.W_key = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq)) self.W_value = nn.Paramet...
BertSelfAttention是通过extended_attention_mask/attention_mask和embedding_output/hidden_states计算得到context_layer,这个context_layer的shape为[batch_size, bert_seq_length, all_head_size = num_attention_heads*attention_head_size],它就是batch_size个句子每个token的词向量,这个词向量是综合了上下文得到的,注...
Transformers — Yo_just need Attention(https://machinelearningmarvel.in/transformers-you-just-need-attention/) Intuitive Maths and Code behind Self-Attention Mechanism of Transformers(https://machinelearningmarvel.in/intuitive-maths-and-code-behind-self-attention-mechanism-of-transformers-for-dummies/) C...
利用transformer中的self-attention机制,将其应用到序列推荐模型中。序列推荐聚焦于根据用户t时刻的交互序列进行建模,预测用户t+1时刻的交互。 在这个项目中,我们利用神经网络,一步步按照时间往下训练,神经网络的结构如上图所示。训练过程如下图所示 在这个项目中,无论是从hit rate还是NDCG,基于自注意力序列推荐模型的...
利用transformer中的self-attention机制,将其应用到序列推荐模型中。序列推荐聚焦于根据用户t时刻的交互序列进行建模,预测用户t+1时刻的交互。 在这个项目中,我们利用神经网络,一步步按照时间往下训练,神经网络的结构如上图所示。训练过程如下图所示 在这个项目中,无论是从hit rate还是NDCG,基于自注意力序列推荐模型的...
利用transformer中的self-attention机制,将其应用到序列推荐模型中。序列推荐聚焦于根据用户t时刻的交互序列进行建模,预测用户t+1时刻的交互。 在这个项目中,我们利用神经网络,一步步按照时间往下训练,神经网络的结构如上图所示。训练过程如下图所示 在这个项目中,无论是从hit rate还是NDCG,基于自注意力序列推荐模型的...
利用transformer中的self-attention机制,将其应用到序列推荐模型中。序列推荐聚焦于根据用户t时刻的交互序列进行建模,预测用户t+1时刻的交互。 在这个项目中,我们利用神经网络,一步步按照时间往下训练,神经网络的结构如上图所示。训练过程如下图所示 在这个项目中,无论是从hit rate还是NDCG,基于自注意力序列推荐模型的...
Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成和语言模型等。本文介绍的自注意力机制是Transformer模型的基础，在此基础之上衍生发展出了各种不同的更加高效的注意力机制，所以深入了解自注意力机制，将能够更好地理解Transformer模型的设计原理和工作...
一开始的 prenet 对应着 transformer 的 positional encoding,只不过并没有 “加权” 的部分,需要把原序列增长一些,以符合 self-attention 的要求。这里增长到 d_model,由于最后的输出序列长度为 600,发现dmodel=200dmodel=200多时表现较好 接着就是 encoder 的内部了,encoder 实质上是NN个 (multi-head self-att...