Google 2017年的論文 Attention is all you need 闡釋了什么叫做大道至簡！該論文提出了Transformer模型，完全基於Attention mechanism，拋棄了傳統的RNN和CNN。 我們根據論文的結構圖，一步一步使用 PyTorch 實現 ...

前言 沒有我想象中的難，畢竟站在前人的肩膀上，但還是遇到許多小困難，甚至一度想放棄 用時：兩整天（白天） 目的：訓練一個transformer模型，輸入[1,2,3,4]，能預測出[5,6,7,8] 最終效果：transformer model各層及維度符合預期，能train ...

代碼來源：https://github.com/graykode/nlp-tutorial/blob/master/5-1.Transformer/Transformer-Torch.py 一些基礎變量和參數： 函數一：將句子轉換成向量 ...

Pytorch Transformer 中 Position Embedding 的實現 The Positional Encoding part in Transformer is a special part, it isn't part of the network module ...

swin-transformer 論文名稱：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 原論文地址： https://arxiv.org/abs/2103.14030 官方開源 ...

一、資源 （1）預訓練模型權重 鏈接: https://pan.baidu.com/s/10BCm_qOlajUU3YyFDdLVBQ 密碼: 1upi （2）數據集選擇的THUCNews，自行 ...

多頭注意力可以用以下一張圖描述： 1、使用pytorch自帶的庫的實現 參數說明如下： embed_dim：最終輸出的 K、Q、V 矩陣的維度，這個維度需要和詞向量的維度一樣 num_heads：設置多頭注意力的數量。如果設置為 1，那么只使用一組注意力 ...

Transformer注解及PyTorch實現 原文：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 　　作者：Alexander Rush　　轉載自機器之心：https://www.jiqizhixin.com ...