1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/107889011 2、https://zhuanlan.zhihu.com/p/107891957 3、https://zhuanl ...

实现细节; 1.embedding 层 2.positional encoding层:添加位置信息 3,MultiHeadAttention层:encoder的self ...

代码来源：https://github.com/graykode/nlp-tutorial/blob/master/5-1.Transformer/Transformer-Torch.py 一些基础变量和参数： 函数一：将句子转换成向量 ...

注意，位置编码不会更新，是写死的，所以这个class里面没有可训练的参数。 为了计算这个公式，上面的代码写的比较风骚，以2i为偶数为例子： 将字编码和位置嵌入联合使用： 摘自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107889011 ...

文章原创自：微信公众号「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄 联系方式：微信cyx645016617 代码来自github 【前言】：看代码的时候，也许会不理解VIT中各种组件的含义，但是这个文章的目的是了解其实现。在之后看论文的时候，可以做到心中有数，而不是一片 ...

一、预处理部分 1.拿到数据首先对数据进行分析 对数据的分布有一个大致的了解，可以用画图函数查看所有类的分布情况。可以采取删除不合理类的方法来提高准确率； 对图像进行分析，在自定义的图像增强的多 ...

Transformer代码实现 1.Masked softmax 2.Multi heads attention 3.Position wise FFN 4.Add and Norm 5.Position encoding 6.Encoder block 7.Transformer ...

快速掌握BERT源代码（pytorch） ...