作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 在这篇文章中,我们将讨论以下有关Transformer的问题 为什么我们需要Transformer,Sequence2Sequence模型的挑战是什么? 详细介绍 ...
刚接触NLP这块,有两个关于transformer的问题: 为什么要有decoder 如果encoder后面直接接全连接不可以吗 为什么decoder要有mask 为什么要按时间步一个字一个字翻译 这样的话,是不是英语从句翻译成汉语就不可行,比如 He is a person who wears a red t shirt. gt 他是一个穿红色t恤的人。 想了下应该是下面的原因: decoder ...
2022-03-15 11:24 0 1036 推荐指数:
作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 在这篇文章中,我们将讨论以下有关Transformer的问题 为什么我们需要Transformer,Sequence2Sequence模型的挑战是什么? 详细介绍 ...
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 ...
一、结构 1.编码器 Transformer模型---encoder - nxf_rabbit75 - 博客园 2.解码器 (1)第一个子层也是一个多头自注意力multi-head self-attention层,但是,在计算位置i的self-attention时屏蔽掉了位置i之后的序列值 ...
摘要 基于Transformer的模型由于自注意力操作不能处理长序列,自注意力操作是序列长度的二次方。为了定位这个限制,我们提出一种Longformer的方法,它使用的注意力机制能够随着序列长度线性增长,使得能够很容易的处理具有数千或者更长token的文档。Longformer的注意力机制可以使 ...
简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型。该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention ...
今天师兄将transformer中的数据预处理部分讲了一下。 数据准备: train.en train.cn 一个英文的语料,一个中文的语料 语料中是一些一行行的语句 目标:将语料中的词抽取出来,放在一个词表里。词表里是序号+词 其次,将train中的语句形成数字序列 比如:today ...
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 ...
1. RuntimeError: "exp" not implemented for 'torch.LongTensor' class PositionalEncoding(nn.Module) ...