本文主要介绍用于估算 transformer 类模型计算量需求和内存需求的相关数学方法。 引言 其实，很多有关 transformer 语言模型的一些基本且重要的信息都可以用很简单的方法估算出来。不幸的是，这些公式在 NLP 社区...

简单而言，seq2seq由两个RNN组成，一个是编码器(encoder)，一个是解码器(decoder).以MT为例，将源语言“我爱中国”译为“I love China”，则定义序列： \[ X=(x_0,x_1,x_2,x_3)\\ 其中，x_0=“我”，x_1=“爱”，x_2=“中”...

来源商业新知网，原标题：百闻不如一码！手把手教你用Python搭一个Transformer 与基于RNN的方法相比，Transformer 不需要循环，主要是由Attention 机制组成，因而可以充分利用python的高效线性代数函数库，大量节...

目录 从宏观上看Transformer 把张量画出来 开始编码! 从宏观上看自注意力 自注意力的细节 自注意力的矩阵计算 “多头”自注意力 用位置编码表示序列的顺序 残差 解码器 最后的线性和Softmax层 损失函数 下一步 本文...

目录 引言 动机 解决方案 概览 注释 实现 高效实现 结果 结论 参考文献 本文翻译自How Self-Attention with Relative Position Representations works, 介绍 Google的研究成果。 引言 ​ 本文基于Shaw 等人发表的...

经过了一段时间的学习，我们了解了一系列泛函数据类型。我们知道，在所有编程语言中，数据类型是支持软件编程的基础。同样，泛函数据类型Foldable,Monoid,Functor,Applicative,Traversable,Monad也是我们将来进入...

Vanilla Transformer 注意力提示 ​ 我们可以将是否包含自主性提示作为将注意力机制与全连接层或汇聚层区别的标准。 ​ 定义外部输入至感官的信息为键-值，键是表征值的非自主提示，关注信息为查询（自主性提示） ...

大数据文摘出品 编译：林安安、钱天培 与基于RNN的方法相比，Transformer 不需要循环，主要是由Attention 机制组成，因而可以充分利用python的高效线性代数函数库，大量节省训练时间。 可是，文摘菌却经常听到...