class TransformerLayer(nn.Module): # Transformer layer https://arxiv.org/abs/2010.11929 (LayerNorm layers removed for better performance) def __init__(self, c, num_heads): super().__init__() self.q = nn.Linear(c, c, bias=False) self.k = nn.Linear(c, c, bias=False) self.v = nn.Linear(c, c, bias=False) self.ma = nn.MultiheadAttention(embed_dim=c, num_heads=num_heads) self.fc1 = nn.Linear(c, c, bias=False) self.fc2 = nn.Linear(c, c, bias=False) def forward(self, x): x = self.ma(self.q(x), self.k(x), self.v(x))[0] + x x = self.fc2(self.fc1(x)) + x return x
时间: 2023-06-20 14:03:53 浏览: 77
这是一个Transformer中的一个层,它由三个线性层(self.q、self.k、self.v)和一个Multihead Attention层(self.ma)组成。Multihead Attention层将输入张量x通过self.q、self.k、self.v线性变换映射到key、query和value张量,然后计算注意力权重,最后输出一个经过加权平均的张量。在这个层中,Multihead Attention层的输出通过加上输入张量x来实现残差连接,并经过两个全连接层(self.fc1和self.fc2)进行变换。这个层可以在Transformer模型中重复多次来进行特征提取和转换。
相关问题
https://arxiv.org/abs/1812.02356
这篇论文的题目是"BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding",它提出了一种名为BERT的深度双向Transformer预训练模型,用于自然语言处理领域中的各种任务。BERT在多项自然语言处理任务中表现出色,并且在2019年的GLUE基准测试中打破了多项记录。该模型采用了Transformer编码器,并通过预训练方式学习了上下文相关的单词向量表示。如果您需要更详细的解释,请告诉我您感兴趣的方面。
https://arxiv.org/abs/1902.04864
这篇论文的题目是《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》,它是由Google AI Language团队发布的一篇自然语言处理领域的论文。BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的缩写,是一种基于Transformer的深度双向编码器,可以用于各种自然语言处理任务,比如阅读理解、命名实体识别、情感分析等。BERT采用了预训练的方式,使用大量的无标注数据进行预训练,然后在特定任务上进行微调,使得BERT在各种自然语言处理任务上都取得了非常好的效果。此外,该论文提出了一种新的Masked Language Model预训练任务,通过随机地屏蔽输入中的一些单词,让模型来预测这些被屏蔽掉的单词,从而使得模型能够更好地理解上下文信息。
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