视觉Transformer中ReLU替代softmax
时间: 2023-11-14 11:06:24 浏览: 53
在觉Transformer中,ReLU被用来替代softmax。由于在使用softmax时,注意力在序列长度上除以序列长度,这会导致较大的注意力得分在较长的序列上被稀释。而使用ReLU替代softmax可以避免这个问题,使得注意力可以接近或匹敌传统的softmax注意力。这种替代方法在Google DeepMind的研究中被探索,并且在某些情况下可以提供更好的性能。
相关问题
transformer最后softmax
Transformer 模型的最后一层是一个 softmax 函数。在 NLP 任务中,这个 softmax 函数通常被用来将模型的输出转化为概率分布,用于多类别分类或语言生成任务。
在 Transformer 中,最后一个 Transformer 层的输出会经过一个线性变换,然后再经过 softmax 函数。这个线性变换将模型的隐藏状态映射到目标类别的数量上,softmax 函数则将这些映射后的值转化为概率分布。
通过 softmax 函数,模型可以为每个类别生成一个对应的概率值,表示该类别在当前上下文中的可能性大小。最终,我们可以选择概率最高的类别作为模型的预测结果。
需要注意的是,Transformer 模型中的 softmax 函数仅在最后一层使用,其他层通常使用其它激活函数(如 ReLU)来处理中间层的输出。
transformer选股代码
Transformer选股代码是一种基于Transformer模型的股票选股策略。Transformer模型是一种强大的神经网络模型,广泛应用于自然语言处理领域,但也可以用于股票选股。下面是一个简单的Transformer选股代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义Transformer模型
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(Transformer, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
self.relu = nn.ReLU()
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = self.softmax(x)
return x
# 定义选股函数
def stock_selection(data):
# 数据预处理
# ...
# 构建输入特征
# ...
# 加载模型
model = Transformer(input_dim, hidden_dim, output_dim)
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 进行选股预测
with torch.no_grad():
output = model(input_features)
# 解析预测结果
# ...
return selected_stocks
# 使用选股函数进行选股
data = ...
selected_stocks = stock_selection(data)
print(selected_stocks)
```
以上代码是一个简单的示例,实际使用时需要根据具体的数据和需求进行适当的修改和扩展。同时,还需要注意数据预处理、特征工程、模型训练等环节的实现。