第一,从应用角度看,这是为了节约资源降低复杂度并保持网络良好的结构而人为设计的规则;第二,从原理上看,这只是作者在对数据特征的一个先验假设下的一种选择,其实并没有必然性,只不过实践表明这个假...
尝试回答一下。下图截取自Transformer原论文对Attention应用的说明:decoder层有2个应用了attention的地方。一个是selfattention层,其中的q,k,v都来自decoder内部的计算;另一个是encoderdecoderattention层,该层的k和v,来自encode...
Transformer
terminate
Transform
converge
scaled
Transformation
terminated
Transformers
个人理解:首先,我们看下作者在transformer原文中这样写道:wefounditbeneficialtolinearlyprojectthequeries,keysandvalueshtimeswithdifferent,learnedlinearprojectionstodk,dkanddvdimensions,respectively。同时在实验中对不同h做...
用PyTorch的Embedding,Linear,Dropout,LayerNorm等写了一遍。训练时一个batch的句子是一起生成的,而且每个句子的每个词也是一起生成的。一般指的mask是用来限制目标端的selfattention矩阵的,因为所有单词都是一起...
imagecaptioning用transformer挺好的...
decoder中的encoderdecoderlayer使用encoder最后一层的输出作为K和V。maskattention是指:在训练时transformer为了避免以下缓慢的串行的训练方式:decoder一次预测一个词再将新词作为输入喂给下一步的decoder,再计算损失...
现在的想法是transformer模型建立依赖关系的能力可能是依旧比较差Transformer长程依赖的捕获能力是比RNN类结构差的。这点在最近TransformerXL[1]的文章中有体现。可以看=的=到Transformer是比RNN有明显差距的。...
此处的归一化用的是LayerNormalization,公式其实是常见的归一化方式:。其中表示均值,表示标准差。这个思路来源自CV中的经典论文残差网络:KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,andJianSun.Deepresiduallearningfori...
1、词表大小:由于subword的广泛使用,NLP中现在没有太大的词表了。常用的词表大小一般都在5万以内,可以直接放在一块显卡上,普通的Softmax已经够用了。退一步讲,即便真的需要对Softmax进一步优化和加速,由...
说下我的理解。在encoder端中本质上是K=Q=V,只不过在transformer中,selfattention中的K,Q,V的值是不一样的,对于一个文本输入,将其做embedding得到矩阵A,这个时候需要有三个参数矩阵:W_Q,W_K,W_V将矩阵A分别通过三个...
当,K=Q=V,transformer中的主要componentmultiheadattention不就是selfattention?何来transformer中K不能等于Q的说法?以transformer框架最主要的两个应用为例:1.attentionisallyourneed.也就是提出transformer的论文。将transformer应用...
谢谢邀请。看了一圈,除了@Anticoder的回答以外,基本都在答非所问...先放个结论:肯定会影响,怎么不会影响呢?根据问题描述逐个来讲讲我的看法。1.为什么加入位置编码后模型就能够学到位置信息?位置编码在...
10.21更新:原回答主要是基于余弦夹角[1]给出一个简化的Inputembedding和Positionencoding直接相加的合理性解释,感觉确实如知友所说是在答非所问(*—*),现在重新回答。Q1:为什么Transformer加入位置编码后就可...
一般而言,训练阶段的Transformer的Decoder的第一次输入为起始符</s>+PositionalEncoding,也可能是其他特殊的Token,目的是为了预测目标序列的第一个单词是什么。【图示】【举例说明】源序列:我爱中国→目标...
引用github上的一个回答ForvanillaTransformerlanguagemodels(AlRfouetal),youprocess[1234],predict5,process[2345],predict6,andrepeat.ForaTransformerXLlanguagemodel,youprocess[12......