论文笔记-Vanilla Transformer:Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
一、Vanilla Transformer(对网络结构没有很大调整,主要是引入了辅助损失,基于transformer的语言模型) Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention 指的是字符级语言模型 源自论文 Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention,在这篇论文中有一段阐述了作者对RNN和transformer的推断,为什么...
最初的 Transformer block 中 Layer Norm 层是放在残差连接之后的,也被称为post-LN。而Pre-LN,就是把 Layer Norm 层放在多头自注意力层或者全连接层之前。 图源:On Layer Normalization in the Transformer Architecture On Layer Normalization in the Transformer Architecture这篇工作详细讨论并对比了 Pre-LN 和 ...
transformer这个框架现在可谓是遍地开花,继最开始的AE,CNN,RNN,到现在的transformer,该框架从nlp席卷CV,乃至ASR领域。 本文以The Illustrated Transformer【译】和The Annotated Transformer为来源,主要从总到分的角度去阅读代码。 其实就是觉得The Annotated Transformer写的非常好,但是诸多教程都喜欢先展示一堆材料,然后最...
Vanilla Transformer 注意力提示 我们可以将是否包含自主性提示作为将注意力机制与全连接层或汇聚层区别的标准。 定义外部输入至感官的信息为键-值,键是表征值的非自主提示,关注信息为查询(自主性提示) 非自主提示:决策选择偏向于感官输入值,可使用参数化的全连接层或非参数化的最大汇聚层或平均汇聚层来提...
Transformer结构的核心在于注意力机制，而Attention is all you need 工作奠定了其基础。随着AI发展日新月异，Transformer变种层出不穷，本文将聚焦于四个方面进行总结改进：Normalization position, Normalization method, Activation function，以及Position embedding。在Normalization position上，Layer Norm为何在...
Star Transformer使用了band attention 和global attention的组合方法,具体来说,文章中定义了一个global node 和带宽为三的band attention, 因此任意一对不相连的节点之间通过一个共享的global node 相连接,位置相邻的节点之间可以直接相连,如图3(a)所示。 (2) Longformer[3] Longformer 使用的是band attention 和内...
Transformer 是一种很有前途的神经网络学习器,在各种机器学习任务中取得了巨大的成功。由于最近多模态应用和大数据的流行,基于 Transformer 的多模态学习已成为人工智能研究的热门话题。 本文对面向多模态数据的 Transformer 技术进行了全面调查。本文的主要内容包括:1)多模态学习、Transformer 生态系统和多模态大数据时代的...
iTransformer (ICLR 2024) ✔️ ✔️ ❌ GridTST ✔️ ✔️ ✔️ ModelGridTSTPatchTST (ICLR 2023)iTransformer (ICLR 2024)Dlinear (AAAI 2023) Weather 0.223 0.228 0.236 0.246 Traffic 0.372 0.396 0.386 0.433 Electricity 0.152 0.163 0.165 0.166 Illness 1.649 1.806 2.122 2.169 Etth1...
还有一个地方,在整个transformer最后的final layer(也就是图中的Linear and Reshape层), 对tokens恢复成patches之前,为了让每个token能够解码出pxp个patches, 用nn.Linear对tokens做了一个维度变换,这个变换也用了zero-intialization, 这样,整个transformer一开始的预测结果其实是0。