总结来说,Transformer-XL 为了解决长序列的问题,对上一个 segment 做了缓存,可供当前 segment 使用,但是也引入了位置关系问题,为了解决位置问题,进而又采取了一个补救措施,引入了相对位置编码。 3. 代码 接下来笔者将挑出 Vanilla Transformer 和 Transformer-XL 里面的 attention 部分对其进行解读,找到其与模型中公式...
Transformer-XL通过设置memory-span使得当前max_len窗口中的每个token都能attention到前max_len个token,因此Transformer-XL在每前进一步时,只用计算当前位置的token的隐层表示,同时在更新梯度时,只更新当前窗口内的梯度(防止梯度bp的距离太远),从而实现了输出隐层表示的更长...
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(...
Transformer-XL通过设置memory-span使得当前max_len窗口中的每个token都能attention到前max_len个token,因此Transformer-XL在每前进一步时,只用计算当前位置的token的隐层表示,同时在更新梯度时,只更新当前窗口内的梯度,从而实现了输出隐层表示的更长上下文关联,和高效的编码速度。 Figure 2: Transformer-XL model with ...
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...
[NLP]Transformer-XL论文解读 关于Transformer的具体内容,可以访问:https://www.cnblogs.com/mj-selina/p/12369797.html 简介 Transformer是Google Brain2017年提出的一种模型,它的编码能力超越了RNN,但是对于长距离依赖的建模能力依然不足。为解决长距离依赖问题,Google Brain提出了Transformer-XL模型(XL是extra long的...
Transformer早在2017年就出现了,直到BERT问世,Transformer开始在NLP大放光彩,目前比较好的推进就是Transformer-XL(后期附上)。这里主要针对论文和程序进行解读,如有不详实之处,欢迎指出交流,如需了解更多细节之处,推荐知乎上川陀学者写的。本文程序的git地址在这里。程序如果有不详实之处,欢迎指出交流~ ...
研究人员展望了Transformer-XL的许多令人兴奋的潜在应用,包括但不限于改进语言模型预训练方法(例如BERT),生成逼真的、长篇的文章,以及在图像和语音领域的应用。 论文中使用的代码、预训练模型和超参数都已全部开源: https://github.com/kimiyoung/transformer-xl...
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失败的地方。相比之下，...