Transformer笔记

最新推荐文章于 2025-10-24 11:17:33 发布
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本文将带您深入了解Transformer模型的核心概念并提供使用Keras进行图像分类的实际案例，同时通过PyTorch详细展示如何从零开始实现Transformer，帮助读者掌握Transformer的实际应用。
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Transformer模型学习笔记
valleria的博客
01-14 3007
Transformer模型学习笔记前言回顾参考资料解读1. High-level的看一下,transformer大致是个什么样子2.详细看下, 具体结构,以及输入都长什么样3.self-attention层4.多头机制 Multi-head5.输入语句中词的顺序(Positional Encoding)6.剩余东西7.解码器(Decoder)8.最后输出层 前言 Google研究菌曰: 在tran...
transformer笔记
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08-30 304
attention式子 self-attention: softmax(QK) V : o1= softmax[ q(x1) k(x1) , q(x1) k(x2) , … , q(x1) k(xn) ] v(x1,x2,…,xn) 输入句子是单词序列: x1,x2,…,xn v是对原词向量的重新表示, 上式意思是 此句子中的 第i个词向量xi 是 对该句子的各个词 进行加权平均. 上式中 q, k, v都是线性变换函数：如下： $q(x) = W_q x $k(x) = W_k x $
【Transformer】Transformer笔记
百川的博客
07-21 600
Attention is all you need 文章目录AttentionMulti-head attentionSelf AttentionPosition EmbeddingtransformerencodersdecodersReference Attention RNN要逐步递归获得全局信息，双向RNN一定程度解决上下文问题； yt=f(yt−1,xt)y_t=f(y_{t−1...
算法篇——Transformer学习笔记！从零基础入门到精通，一篇搞定所有知识点！
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2401_85373898的博客
10-24 995
Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》[1]中提出。Transformer彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并逐渐扩展到计算机视觉（CV）等领域。Transformer的核心思想是完全摒弃传统的循环神经网络（RNN）结构，仅依赖注意力机制来处理序列数据，从而实现更高的并行性和更快的训练速度[2]。
Transformer学习笔记：
qq_52533790的博客
10-08 379
小白初学Transformer学习笔记： 文章目录小白初学Transformer学习笔记：1.首先在介绍Transformer前，先了解相关的知识（1）.Attention机制（注意力机制）（2）.Self—Attention模型（3）.Encoder-Decoder2.正文开始，Transformer介绍 1.首先在介绍Transformer前，先了解相关的知识 （1）.Attention机制（注意力机制） ​   这里先分享下Attention的学习资料：【NLP】Attention Model（注意
Transformer 学习笔记
2401_86073102的博客
10-17 2861
针对NLP（自然语言处理），seq to seq(序列到序列)提出来的，transform引入自注意力机制（self Attention）和多头注意力机制（Multi head Attention）input Embedding 代表是词嵌入向量，将词嵌入向量。
算法高阶版transformer笔记01
06-23
算法高阶版transformer笔记01
transformer学习笔记
小人物的博客
12-02 1088
Transformer 模型的底层输入通常是经过分词（tokenization）的词或子词单元，而不是整个句子。输入的每个词或子词会被转换为向量表示，然后通过位置编码和词嵌入传入模型进行处理。先把句子“我今天中午吃了饺子”分成更小的词（叫分词）。把每个词转成数字，模型通过这些数字来理解词语。给每个词加上顺序信息（位置编码），让模型知道词的位置。模型通过自注意力机制“理解”每个词和其他词的关系。最终，模型输出一个结果，比如情感判断或翻译。
keras-transformer：变压器的Keras实现
02-16
变压器 该项目实施“注意就是您所需要的”论文。 我们提供了详细的指南，以了解变压器的概念和所需的Keras功能/技巧（请参阅Guide.md和Walkthrough.md）。 我们希望该软件和文档将使社区能够以更健壮和更快的方式创建和自动化自定义Keras图层/模型/解决方案。 我们还分享了可以通过DSL设置的机器翻译演示。 我们将不胜感激：） 如果可以训练任何大型模型并共享结果，那就太好了。 由于计算资源有限，目前无法测试。 尽管我们在开发过程中进行了正式和非正式的测试； 我们将不胜感激。 还有任何建议和要求。 如果您还有其他Keras技巧或替代方法，也请为文档做出贡献。 关键贡献 可以通过DSL定义模型训练和解码。 因此执行是自动化的。 从定制培训师那里抽象培训基础知识（检查点，工件管理等）。 为生成模型的生成器（所谓的inner-generator ）保留明确的接口
Transformer学习笔记
qq_45104645的博客
06-01 1631
其中pos表示词在句子中的绝对位置，d表示embedding之后向量的维度（后续会将词向量与位置向量相加，所以他们的维度是相同的），处于偶数维度的按照(1.1)进行编码，处于奇数维度的按照(1.2)进行编码。在decoder的多头注意力中与encoder的注意力基本是相同的，不同的是矩阵K和V是来自encoder的输出，Q是来自前面掩码注意力层的输出，形成了一个交叉注意力，交叉注意力可以捕捉到输入的序列和目标序列之间的关系，从而可以更好的预测输出。黑色，红色，蓝色分别别是一句话三个单词的对应的向量。
【Transformer学习笔记】
weixin_44188044的博客
11-24 1447
最近这两天一直在看有关Transformer的一些概念，首先Transformer的提出是基于NLP应用嘛，早期NLP常用的模型包括RNN,LSTM,RUG。但是上述方法所共有的一个缺陷就是不支持并行化，且对于长序列的效果较差。而Transformer很好的解决的这两点：1、在物理设备允许的情况下，transformer理论上可以支持无限长度的序列。2、transformer实现了输入数据的并行化处理最先看的是csdn中浏览量很广的"史上最小白系列"。
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