本教程训练了一个 Transformer 模型 用于将葡萄牙语翻译成英语。这是一个高级示例,假定您具备文本生成(text generation)和 注意力机制(attention) 的知识。 Transformer 模型的核心思想是自注意力机制(self-attention)——能注意输入序列 ...
原文链接 . 包的导入 . 使用 Spacy 构建分词器 首先,我们要对输入的语句做分词,这里我使用 spacy 来完成这件事,你也可以选择你喜欢的工具来做。 . Input Embedding . Token Embedding 给语句分词后,我们就得到了一个个的 token,我们之前有说过,要对这些token做向量化的表示,这里我们使用 pytorch 中torch.nn.Embedding ...
2021-08-04 23:20 0 122 推荐指数:
本教程训练了一个 Transformer 模型 用于将葡萄牙语翻译成英语。这是一个高级示例,假定您具备文本生成(text generation)和 注意力机制(attention) 的知识。 Transformer 模型的核心思想是自注意力机制(self-attention)——能注意输入序列 ...
目录 概述 Transformer中的各个细节 Transformer整体架构 Attention的背景溯源:为什么要有attention? Attention的细节:attention是什么? 点积 ...
1.详解Transformer https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221(非常好的文章) 2.Bert学习 https://zhuanlan.zhihu.com/p/46652512 模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM ...
https://www.infoq.cn/article/lteUOi30R4uEyy740Ht2,这个后半部分讲的不错! 1.Transformer Encoder (N=6 层,每层包括 2 个 sub-layers): 上面这个图真的讲的十分清楚了。 multi-head ...
Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简!该论文提出了Transformer模型,完全基于Attention mechanism,抛弃了传统的RNN和CNN。 我们根据论文的结构图,一步一步使用 PyTorch 实现 ...
的 PyTorch 实现两篇文章。其中第一篇已经详细说明了transformer的原理,本文主要结合代码的实现及自 ...
前言 没有我想象中的难,毕竟站在前人的肩膀上,但还是遇到许多小困难,甚至一度想放弃 用时:两整天(白天) 目的:训练一个transformer模型,输入[1,2,3,4],能预测出[5,6,7,8] 最终效果:transformer model各层及维度符合预期,能train ...
1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]。这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务 ...