手写transformer
时间: 2023-09-01 21:08:07 浏览: 68
Transformer是一种用于序列到序列(sequence-to-sequence)任务的深度学习模型。它具有一种特殊的结构和机制,能够有效地处理不同长度的序列输入,并且在很多自然语言处理任务中表现出色。
首先,在Transformer中,输入序列首先通过一个嵌入层(Embedding)来将每个单词或标记转换为向量表示。这个嵌入层可以将每个输入位置映射到一个连续的向量空间中。
然后,在进行转换计算时,Transformer不像一些其他序列模型那样逐步执行,而是同时对所有输入进行计算。由于这种并行计算的方式,Transformer失去了位置信息。为了解决这个问题,Transformer使用了位置编码(Positional Encoding)来表示位置信息。位置编码可以将每个输入位置与其在句子中的位置关联起来,并将这些信息融入到模型的计算中。
最后,通过多个Transformer的编码器和解码器层的堆叠,Transformer能够捕捉输入序列的上下文信息,并生成相应的输出序列。编码器层用于将输入序列转换为中间表示,解码器层则将中间表示转换为输出序列。在每个编码器和解码器层中,都会进行自注意力机制(self-attention)和前馈神经网络的计算,以便有效地捕捉和处理输入序列中的信息。
总之,手写Transformer的实现包括嵌入层、位置编码、编码器层和解码器层。通过这些模块的组合和堆叠,Transformer能够实现序列到序列任务,并在自然语言处理等领域取得出色的表现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用TensorFlow手写Transformer](https://blog.csdn.net/kaikeba0826/article/details/124452432)[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%"]
- *2* [基于 pytorch 的手写 transformer + tokenizer](https://blog.csdn.net/SP_FA/article/details/129624740)[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%"]
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