vanilla transformer的模型结构
时间: 2023-03-24 11:05:04 浏览: 202
Vanilla Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络模型,它由多个编码器和解码器组成,每个编码器和解码器都包含了多个自注意力层和前馈神经网络层。自注意力层用于计算输入序列中每个位置与其他位置的相对重要性,前馈神经网络层则用于对每个位置的特征进行非线性变换。整个模型的输入和输出都是由词向量组成的序列,通过多个编码器和解码器的交互,最终得到了对输入序列的表示和对输出序列的生成。
相关问题
vanilla Transformer
Vanilla Transformer是一种基于Transformer模型的架构,它是在原始Transformer模型的基础上进行了精简和修改。Vanilla Transformer主要使用了原Transformer中的decode部分结构,包括带有mask的attention层和ff层。相比于原Transformer,Vanilla Transformer的网络深度更深,这导致训练时很难收敛。因此,为了达到收敛的目的,作者采用了一些小的trick,例如使用辅助Loss等。这些trick对于解决类似问题非常有帮助。
vanilla transformer
Vanilla Transformer是一种基于Transformer架构的模型。与原始的Transformer相比,Vanilla Transformer只使用了Transformer中解码器部分的结构,即带有mask的attention层和前馈神经网络层。它在网络深度上做了一些改进,导致在训练过程中更难收敛。
Vanilla Transformer的训练过程中,作者采用了一些小trick来帮助模型更好地收敛。其中一种trick是使用了三种辅助Loss,这些辅助Loss在训练过程中起到了正则化的作用。