NLP中Transformer模型详解

最新推荐文章于 2025-08-02 08:30:13 发布
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#自然语言处理 #transformer #深度学习

本文探讨了自注意力在机器翻译和语音识别中的作用，特别是如何解决窗口过大导致的问题。介绍了self-attention如何计算向量之间的相关性，以及加入位置信息改进模型性能的过程。重点讲述了Transformer编码器的结构，包括多层block和使用位置编码。最后概述了模型训练和自注意力在编码器中的应用。

先从self-attention说起：

 

 

 

 

 

 

机器翻译，语音辨识

我们先说第一种情况：一对一的情况

 

 

 

 一个很大的window（比如cover整个sequence）会导致参数过多，同时也会过拟合

 

 

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NLP - Transformer
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-23 636
文章目录Transformer 总体架构计算注意力单头注意力 & 多头注意力词向量编码MaskPAD MASK上三角 MASK完整计算过程Encoder实验数据生成策略 学习自：蓝斯诺特 Transformer简明教程, 从理论到代码实现到项目实战, NLP进阶必知必会. https://www.bilibili.com/video/BV19Y411b7qx https://github.com/lansinuote/Transformer_Example RNN 缺点 能够处理的信息复杂度
NLP 之 transformer
robustness博客
01-10 754
1 Transformer模型 Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。 Transformer模型是2018年5月提出的，可以替代传统RNN和CNN的一种新的架构，用来实现机器翻译，论文名称是attention is all you need。无论是RNN还是CNN，在处理NLP任务时都有缺陷。CNN是其先天的卷积...
NLP之Transformer
Ton的博客
03-10 2111
总体来看，Transformer这个模型架构还是遵循着Encoder-Decoder的格式。此外，Transformer由注意力机制模块组成，因此在学习Transformer之前有必要对注意力机制有个了解(点这里)。 参考文档： ①：Transformer模型的PyTorch实现 TransformerSelf-attentionScaled dot-product attentionMulti-head self-attentionResidual connectionPositional Encodi.
【详解】NLP之Transformer详解
LeeZhao的博客
06-24 2247
Transformer详解 Attention is all you need 是一篇将 Attention 思想发挥到极致的论文，出自 Google。这篇论文中提出一个全新的模型，叫 Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN (其实也不完全是，还是用到了一维卷积)。这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文本摘要和语音识别等等方向。 参考资料： Transformer 模型的 PyTorch 实现 《Attention is All You Need》
NLP（五）transformer模型
更木的博客
05-25 452
核心思想 transformer模型的基本思想来源于seq2seq模型和attention机制，建议大家先了解下这两方面的基本知识，之后会发现transformer的原理比较简单。其整体的示意图如下所示，下文会对该模型进行详细讲述。 模型结构 知乎大大已经把transformer的结构讲的很清楚了，这里我只是想阐述一下我个人的几点理解。 模型整体依然是encoder-decoder结构，只不过encoder和decoder内部用到的模型和seq2seq不同，如下阐述下encoder和decoder的模型结
Transformer介绍及架构解析
码python的Vinsmoke
11-03 3855
第一章:Transformer背景介绍 1.1 Transformer的诞生 2018年10月，Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》, BERT模型横空出世, 并横扫NLP领域11项任务的最佳成绩! 论文地址: https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 而在BERT中发挥重要作用的结构就是Transformer..
【自然语言处理】Transformer模型详解：自注意力机制与编码解码架构在机器翻译中的应用
06-09
适合人群：对自然语言处理有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是希望深入理解Transformer模型内部运作机制的读者。 使用场景及目标：①理解Self-Attention机制如何帮助模型捕捉句子中词语间的复杂关系；②掌握...
《自然语言处理 Transformer 模型详解》
weixin_47266126的博客
09-11 1863
Transformer 模型是自然语言处理领域的一项重大突破，它完全基于注意力机制，摒弃了传统的 RNN 和 CNN 架构，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。本文详细介绍了 Transformer 模型的原理、结构、训练和应用，希望能够对读者有所帮助。随着技术的不断发展，Transformer 模型也在不断地改进和完善，相信它将在未来的自然语言处理领域中发挥更加重要的作用。
transformer模型详解
02-24
综合分析了现有的主流的nlp翻译模型的即基于CNN的可并行对其文本翻译和基于RNN的LSTM门控长短期记忆时序翻译模型，总结了两个模型的优缺点并在此基础上提出了基于自注意力机制的翻译模型transformer，transformer...
Transformer 模型详解
03-02
Transformer模型由Google在2017年的论文中提出，是一种新型的深度学习架构，特别适用于自然语言处理（NLP）任务。与传统的基于循环神经网络（RNN）的模型相比，Transformer利用自注意力（Self-Attention）机制，这...
NLP_Transformer架构
weixin_42504788的博客
02-16 2748
NLP_搭建GPT核心组件Transformer
nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解
01-27
根据通用近似定理，前馈网络和循环网络都有很强的能力。但为什么还要引入注意力机制呢？计算能力的限制：当要记住很多“信息“，模型就要变得更复杂，然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。 优化算法的限制：虽然局部连接、权重共享以及pooling等优化操作可以让神经网络变得简单一些，有效缓解模型复杂度和表达能力之间的矛盾；但是，如循环神经网络中的长距离以来问题，信息“记忆”能力并不高。 可以借助人脑处理信息过载的方式，例如Attention机制可以提高神经网络处理信息的能力。当用神
NLP——Transformer
最新发布
Xyz_Overlord的博客
08-02 894
传入数据经过线性变换得到[2,4,512]，通过view函数切8个头得到[2,4,8,64]，通过transpose交换1和2位置得到[2,8,4,64]，再经过注意力机制函数得到[2,8,4,64]，再次使用transpose交换得到[2,4,8,64]，最后通过view函数合并多头得到[2,4,512]送入下一线性变化。上图就是构造的一个残差块，X是输入值，F（X）是经过第一层线性变换后并且激活的输出，在第二层线性变化之后，激活之前，F（X）加入了这一层输入值X，然后再进行激活后输出。
NLP---Transformer
逗逗的博客
07-26 978
参考：https://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/86560459 https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 以下仅为个人学习笔记 1. 简介 Google于2017年在论文Attention is All You Need中提出。 论文地址：https://arxiv.o...
NLP系列：Transformer详解
CongliYin的博客
10-24 314
目录前言Transformer的结构位置编码单向掩码 前言 Transformer的结构 位置编码 单向掩码
NLP模型（五）——Transformer模型介绍
ifhuke的博客
09-01 809
Transformer的各个结构的介绍
NLP中的transformer实现
helldoger的博客
05-22 1251
bert是流行的NLP模型,在学习bert前,要清楚attention,transformer是什么
nlp-transformer
小马哥的博客
03-06 271
需要学习的知识点： Transformer中的encoder是干嘛的？怎么做的？ Self的计算方式 向量化计算 多头注意力 组合多头生成的z 整个流程的简介 多头注意力实际解释 位置编码是什么？ 实例解释 直觉上理解 Batch Normalization 针对多个样本的同一维度的输出值； Layer Normalization 针对一个样本各个维度的输出值； Tr...
【NLP】Transformer详解
周红伟讲AI
02-14 549
【NLP】Transformer详解   Transformer在Google的一篇论文Attention is All You Need被提出，为了方便实现调用Transformer Google还开源了一个第三方库，基于TensorFlow的Tensor2Tensor，一个NLP的社区研究者贡献了一个Torch版本的支持：guideannotating the paper with PyTorch implementation。Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果.
深度学习自然语言处理中的Transformer模型详解
但是，我可以提供关于深度学习自然语言处理（NLP）以及Transformer模型的详细知识点。 ### 深度学习与自然语言处理 深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络从大量数据中学习复杂的模式。自然语言处理...
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