基于代码分析Transformer xl实现 论文:Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context 代码:kimiyoung/transformer-xl (github.com) 理论部分: 和传统的注意力实现不一样的地方就在于他会将上一次的隐状态一起输入 代码分析:代码进行了简化,保留实现的主要逻辑 训练: model=MemTransformerLM(...
1. Transformer在获取长度依赖上受制于固定长度,本文提出了Transformer-xl模型能解决 该问题。 2. Transformer-xl模型提出了片段级递归机制和相对位置编码,并且能够解决片段之间联系丢失的问题。 3. Transformer-xl模型在学习长度依赖的问题上比rnn要长80%、比vallina transformer要长 450%,和start-of-the-art的bpc/p...
2.1 片段递归(Segment-Level Recurrence) 为了解决上述问题,Transformer-XL 提出可以在计算当前 segment 时,缓存并利用上一个 segment 中所有 layer 的 hidden state 序列,而且上一个segment的所有隐向量序列只参与前向计算,不再进行反向传播,这就是所谓的segment-level Recurrence。如下图所示 训练阶段:每个 segment ...
Shell | Transformer-xl代码的shell代码实现 实现网址:https://github.com/kimiyoung/transformer-xl/tree/master/pytorch 图中的.sh文件就是shell命令实现。可以从文件命名看出,中间段是对应的数据集,第三段是规格。我们点开一个看一下: #!/bin/bashif [[ $1 == 'train' ]]; then echo 'Run training.....
绝对位置编码在输入transformer之前就和token emb求和,相对位置编码需要在计算attention score加入和计算。在Transformer-XL的tensorflow代码是如何实现呢? Relative positional emb 代码解析 在解析代码前,先用图示展示relative pos emb的实现过程(无memory版本)rel_shift(*) ...
【2】代码:https://github.com/kimiyoung/transformer-xl 【3】英文参考:https://www.lyrn.ai/2019/01/16/transformer-xl-sota-language-model 【4】Transformer-XL解读(论文+ PyTorch源码):https://blog.csdn.net/magical_bubble/article/details/89060213...
pytorch transform xl注意力机制 pytorch transformer 前言本文介绍了Transformer的基本流程,分块的两种实现方式,Position Emebdding的几种实现方式,Encoder的实现方式,最后分类的两种方式,以及最重要的数据格式的介绍。 专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。
XL号的Transformer来了！近日，CMU和谷歌练手发布一篇论文，介绍了一种新的语言建模方法Transformer-XL。这里的XL，指的是extra long，意思是超长，表示Transformer-XL在语言建模中长距离依赖问题上有非常好的表现。同时，也暗示着它就是为长距离依赖问题而生。长距离依赖问题，是当前文本处理模型面临的难题，也是RNN...
绝对位置编码在输入transformer之前就和token emb求和,相对位置编码需要在计算attention score加入和计算。在Transformer-XL的tensorflow代码是如何实现呢? Relative positional emb 代码解析 在解析代码前,先用图示展示relative pos emb的实现过程 (无memory版本)rel_shift(*) ...