transformer的输入数据是时间序列数据时,那d_model又是代表什么呢?
时间: 2023-06-09 08:03:48 浏览: 48
当Transformer的输入数据是时间序列数据时,d_model代表着每个时间步的输入信号的维度,它等于词嵌入向量的维度乘以序列长度。它也是在自注意力机制中,用来定义查询、键和值的维度。d_model越大,模型学习到的信息就越多,但也会导致模型参数过多,训练复杂度和计算成本的增加。
相关问题
transformer里的d_model是什么
d_model 是指 Transformer 模型中输入和输出向量的维度。在一般的 Transformer 模型中,d_model 的值通常是 512 或 1024。它决定了模型的复杂度和能力,同时也会影响模型的训练速度和内存占用。
transformer在训练时要求数据是什么结构?
Transformer在训练时要求的数据结构一般为序列数据,比如自然语言文本序列。对于自然语言处理任务,我们需要将文本序列转换为一组数字序列,每个数字代表一个单词或者一个子词。在Transformer中,我们一般使用词嵌入(word embedding)来将每个单词或者子词映射到一个向量空间中的向量,然后再将这些向量组成的序列输入到Transformer模型中进行训练。
具体来说,在Transformer中,输入序列通常会被分为若干个子序列,每个子序列会被分别输入到模型中。同时,每个子序列还需要添加一些特殊的标记来表示序列的开始和结束,以及填充标记(padding token)来保证所有子序列的长度相同。这样,Transformer模型就可以通过多头自注意力机制(multi-head self-attention)和前馈神经网络(feedforward neural network)对输入序列进行编码,从而得到表示输入序列语义的向量。