Transformer模型

最新推荐文章于 2025-11-25 10:01:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-25 10:01:10 发布 · 582 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入解析了Transformer模型的工作原理，包括其核心机制如自注意力机制（self-attention）和位置编码（position encoding）。通过详细阐述和源码解读，帮助读者理解Transformer如何在自然语言处理任务中取得突破性进展。
NeilGY
关注
使用Python实现深度学习模型：Transformer模型
Echo_Wish
06-07 1686
Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每个编码器和解码器层都由多头自注意力机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）组成。在本文中，我们详细介绍了Transformer模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow/Keras实现了一个简单的Transformer模型。通过本文的教程，希望你能够理解Transformer模型的工作原理和实现方法，并能够应用于自己的任务中。
python transformer_文本分类实战（八）—— Transformer模型
weixin_39928768的博客
12-09 3192
1 大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型(ELMo，BERT等)的文本分类。总共有以下系列：jupyter notebook代码均在textClassifier仓库中，python代码在NLP-Project中的text_classfier中。2 数据集数据集为IMDB 电影影评，总共有三个数据文件，在/data/rawData...
Python-大规模transformer语言模型包括BERT
08-10
Ongoing research training transformer language models at scale, including: BERT
（图解+手撕代码）一文彻底搞懂Transformer模型
最新发布
gzq0723的博客
11-25 147
注意力机制是 Transformer 模型的核心，类比我们阅读时会重点关注句子中的关键词语，模型通过“聚光灯”式的关注机制，让输入序列中的每个元素都能聚焦于其他相关元素（包括自身），从而精准捕捉上下文信息。解码器层是 Transformer 解码器的基本单元，在编码器层的基础上增加了“掩码多头自注意力”和“编码器-解码器注意力”，用于处理输出序列的生成逻辑（如自回归生成，避免关注未来元素）。每个编码器层接收上一层的输出，通过自注意力捕捉序列内依赖，再通过前馈网络提炼特征，最终输出更抽象的序列表示。
Transformer 大模型详解——transformer模型
zhishi0000的博客
06-30 9373
解码器栈的输出是一个 float 向量。我们怎么把这个向量转换为一个词呢？通过一个线性层再加上一个 Softmax 层实现。线性层是一个简单的全连接神经网络，其将解码器栈的输出向量映射到一个更长的向量，这个向量被称为 logits 向量。现在假设我们的模型有 10000 个英文单词（模型的输出词汇表）。因此 logits 向量有 10000 个数字，每个数表示一个单词的分数。然后，Softmax 层会把这些分数转换为概率（把所有的分数转换为正数，并且加起来等于 1）。
精选资源
基于Transformer模型的时间序列预测python源码（高分项目）.zip
04-10
基于Transformer模型的时间序列预测python源码（高分项目）.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心...
LLM基础之Transformer模型简介.pdf
06-19
Transformer模型是深度学习领域中的一种重要架构，尤其在自然语言处理（NLP）任务中扮演着核心角色。这个模型由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，它彻底改变了序列建模的方式，为后来的大...
精选资源
基于pytorch实现Transformer模型的最简洁方式源码+模型+详细注释+运行说明.zip
05-15
Transformer模型是自然语言处理领域中的一个关键模型，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。这个模型以其创新的自注意力机制和无循环结构，彻底改变了序列建模的方式。PyTorch是一个...
精选资源
基于Transformer模型构建的聊天机器人python源码+运行说明.zip
05-05
基于Transformer模型构建的聊天机器人，可实现日常聊天。 二、系统说明 2.1 功能介绍 使用者输入文本后，系统可根据文本做出相应的回答。 2.2 数据介绍 * 百度中文问答 WebQA数据集 * 青云数据集 * 豆瓣数据集 ...
Shap解释Transformer多分类模型，并且基于shap库对transformer模型（pytorch搭建）进行解释，绘制变量重要性汇总图、自变量重要性、瀑布图、热图等等 因为是分类模型，所以
03-14
Shap解释Transformer多分类模型，并且基于shap库对transformer模型（pytorch搭建）进行解释，绘制变量重要性汇总图、自变量重要性、瀑布图、热图等等 因为是分类模型，所以只用到了Transformer的Encoder模块，使用了...
Transformer 模型详解
酒酿小圆子呀～
03-27 6091
本内容主要介绍 Transformer 模型的具体实现。2017 年，Google 在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。
【超详细】【原理篇&实战篇】一文读懂Transformer
热门推荐
艰难困苦，玉汝于成。
11-02 60万+
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。
人工智能（二）-Transformer模型
m0_69270256的博客
05-22 9434
上篇文章以对话模式为例讲了目前人工智能的整体架构，但是大模型依然有很多细节问题，这里作者讲一讲目前的Transformers模型原理。
transformer理解
qq_22613769的博客
08-31 7788
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN和LSTM 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。 1.Transformer 结构 首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构。 ...
Transformer模型详解
月流霜的专栏
06-19 1311
transformer结构是google在2017年的Attention Is All You Need论文中提出，在NLP的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。
Transformer 模型
lqq
10-24 1935
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络结构，由谷歌在2017年提出，最初应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer 摒弃了序列依赖的结构，依靠自注意力机制全局建模输入序列中的依赖关系，极大提升了并行计算效率和捕捉长程依赖的能力。其主要组件包括编码器、解码器、多头注意力机制、前馈网络、残差连接和层归一化。
transformer模型
03-26
Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析等。Transformer模型由Google团队提出，是目前最先进的机器翻译模型之一，其性能超过了以往的循环神经网络模型。 Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention），通过对输入序列中的每个元素进行注意力计算，获取序列中各元素之间的依赖关系，从而更好地抓住序列的语义信息。相比于循环神经网络，Transformer模型不需要按顺序处理输入序列，可以并行计算，因此具有更高的计算效率。 Transformer模型由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成。编码器将输入序列映射为一组隐藏表示，解码器则将这些隐藏表示转换为目标序列。在训练过程中，Transformer模型通过最小化目标序列与模型预测序列之间的差距来优化模型参数，从而提高模型的预测准确率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值