annotated transformer

注释型Transformer是一种基于Transformer模型的改进版本，它在每个输入和输出的词向量中添加了额外的注释信息。这些注释信息可以是词性标注、命名实体识别、依存关系等，以提高模型对语言的理解和表达能力。注释型Transformer在自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本分类、问答系统等。

相关问题

transformer gan

Transformer GAN是指使用Transformer模型作为生成对抗网络(GAN)的一部分。GAN是一种机器学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成逼真的样本，而判别器则负责判断这些样本是真实的还是生成的。传统的GAN通常使用卷积神经网络作为生成器和判别器的基础网络结构。

而Transformer GAN则将Transformer模型应用于GAN中。Transformer是一种自注意力机制的神经网络模型，最初被提出用于机器翻译任务。它通过自注意力机制来建模序列之间的依赖关系，而无需使用卷积或循环结构。Transformer模型在自然语言处理任务中取得了巨大的成功，并且也被应用到图像生成和处理任务中。

其中一篇相关的论文是"TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN"，作者单位为UT-Austin和IBM研究院。这篇论文提出了一种使用两个Transformer模型组合成一个强大的GAN的方法。你可以在他们的GitHub仓库中找到相关的代码和论文链接。

另外，你可以参考《The Annotated Transformer》这本书的翻译，书中提供了对Transformer模型的详细注释和代码实现。这本书可以帮助你更好地理解Transformer模型的原理和应用。

总之，Transformer GAN是将Transformer模型应用于生成对抗网络的一种方法，它在图像生成和处理任务中具有潜力，并且有相关的代码和论文供参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [没有卷积！TransGAN：首个基于纯Transformer的GAN网络](https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/113838735)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [李沐论文精读系列一： ResNet、Transformer、GAN、BERT](https://blog.csdn.net/qq_56591814/article/details/127313216)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

transformer实践

回答: Transformer是一种用于自然语言处理的模型，它在Google的论文"Attention is All You Need"中被提出。为了方便实现和调用Transformer，Google开源了一个基于TensorFlow的第三方库Tensor2Tensor。此外，也有研究者贡献了一个基于PyTorch的Transformer实现。\[2\]

Transformer的网络结构包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分。编码器负责将输入序列转换为一系列的隐藏表示，而解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成目标序列。具体来说，Transformer由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含自注意力机制和前馈神经网络。\[3\]

在实践中，我们可以使用一些工具代码来帮助实现Transformer模型。例如，我们可以使用深拷贝来复制模块，使用layernorm计算来进行归一化操作，使用注意力机制相关的代码来计算自注意力和多头注意力，使用全连接网络来进行特征映射，使用mask来处理解码器的输出，以及使用embedding计算概率等。\[3\]

如果你对Transformer的实践感兴趣，你可以参考一些相关的链接和文献，如Illustrated Transformer网站、CSDN博客和Harvard大学的Annotated Transformer项目。此外，你还可以在GitHub上找到完整的代码和测试用例。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer(四)--实现验证：transformer 机器翻译实践](https://blog.csdn.net/nocml/article/details/125711025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Transformer原理到实践详解](https://blog.csdn.net/Enjoy_endless/article/details/88344750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [transformer原理及代码实践](https://blog.csdn.net/THUChina/article/details/123441732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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