Transformer之Residuals & Decoder

最新推荐文章于 2024-12-25 10:53:29 发布
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分类专栏： LLM 文章标签： transformer 深度学习 人工智能
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The Residuals

我们需要提到的编码器架构中的一个细节是，每个编码器中的每个子层(self-attention,，ffnn)周围都有一个残余连接，然后是 layer-normalization 步骤。
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如果我们要可视化向量和与 self attention 相关的 layer-norm 运算，它看起来是这样的
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这也适用于解码器的子层。如果我们考虑一个由2个堆叠的编码器和解码器组成的Transformer，它看起来就像这样
在这里插入图片描述

The Decoder Side

现在我们已经涵盖了编码器方面的大部分概念，我们基本上也知道了解码器的组件是如何工作的。但是让我们看看它们是如何协同工作的。

编码器首先处理输入序列。然后，顶部编码器的输出被转换成一组注意向量K和v。这些将被每个解码器在其编码器-解码器注意层中使用，这有助于解码器专注于输入序列中的适当位置

Transformer的残差连接
qq_42890800的博客
12-21 1万+
在学习Transformer的过程中，编码器和解码器都用到了残差连接，下面我总结一下残差连接。 假如我们的输入为X，要得到的输出为H(X)。那么我们可以通过 H = F(X) + X，转换为学习F。等得到F的输出后，在此基础上加上X即可得H的输出。 在Transformer中，此时的F即是下图中的Multi-Head Attention和Feed Forward，我们再加上X即可得到需要的输出。下图中的Add & Norm中的Add即为此意。Norm的意思就是在后面跟了一个归一化层。论文原文中的公式
Transformer系列：残差连接原理详细解析和代码论证
2401_85327249的博客
05-31 1970
残差连接可以追溯到2015年何凯明等人正式提出的**`ResNet`**，使得残差连接/网络成为一种基准模型结构，残差连接解决了神经网络随着层数的增多变得难以训练的问题，主要是出现梯度消失，梯度爆炸和网络退化的情况，而残差连接的引入可以有效缓解这些这些问题从而使得网络可以拓展到更深的层数。
小学生也能听得懂的大模型 - Transformer 1
2401_85325557的博客
07-29 1372
参考 [小学生也能听得懂的大模型 Transformer 1]
【DL】4Transformer新结构—Sandwich/Universal Transformer、Residual Shuffle Exchange Network、ALBERT/Reformer
YoungSeng's Blog
03-16 841
Transformer and its variant 选学New ArchitectureReview为什么需要新结构？今天的新结构Transformer - Encoding & DecodingSandwich Transformers 本次课是助教纪伯翰教授的，视频地址 New Architecture Review Fully Connected Network——全连接网络有大量模型 Convolutional Neural Network——可以抓住局部的信息 Convo
每日学术速递5.5
与君共勉，一起学习
05-06 1250
标题：ResiDual：具有双剩余连接的Transformer作者：Shufang Xie, Huishuai Zhang, Junliang Guo, Xu Tan, Jiang Bian, Hany Hassan Awadalla, Arul Menezes, Tao Qin, Rui Yan文章链接：https://arxiv.org/abs/2304.14802项目代码：https://github.com/microsoft/ResiDual摘要： 由于其最先进的性能，Transfo
知识积累（五）：Transformer 家族的学习笔记
zhuzaiyebol的博客
03-17 960
a）我们想要 word 带有一些它在句子中的位置信息b）我们想要模型区分对待离得近的单词，和离得远的单词（因为离得近可能语义上更接近等等原因）c）希望模型能够学到位置编码带来的 pattern。
图解Transformer
勿忘初心,方得始终
06-22 937
图解Transformer
【Vision Transformer】辅助理解笔记
Akiiiira的博客
09-25 932
再比如，图书馆（source）里有很多书（value），为了方便查找，我们给书做了编号（key）。当我们想要了解漫威（query）的时候，我们就可以看看那些动漫、电影、甚至二战（美国队长）相关的书籍。为了提高效率，并不是所有的书都会仔细看，针对漫威来说，动漫，电影相关的会看的仔细一些（权重高），但是二战的就只需要简单扫一下即可（权重低）。当我们全部看完后就对漫威有一个全面的了解了。
NLP学习—21.自注意力机制（Self-Attention）与Transformer详解
柳杰的博客
09-02 1万+
文章目录引言一、Structure of Transformers二、Encoder Structure三、Self-attention and multi-head self-attention1.Self-attention2.multi-head self-attention四、Residuals , Add and Layer-Normalization五、Decoder structure of Transformer六、Mask self-attention七、 Encoder-decoder
构建Transformer框架，你必须了解残差连接和归一化
最新发布
m0_56255097的博客
12-25 1195
在Transformer框架中，残差连接（Residual Connections）和归一化层（Layer Normalization）是两个重要的组成部分，它们通常组合成一个整体作用于模型的各个层次中，从而提高模型的训练效率和综合性能。本篇我将为各位同学介绍一下残差连接和归一化层，目的是让各位明白如何在Transformer框架中构建残差连接和归一化层。
深入理解Transformer技术原理
chengxuyuanyy的博客
08-22 1714
在深入了解Transformer的架构原理之前，我们首先要了解下，什么是注意力机制。人类的大脑对于信息的获取也存在注意力机制，下面我举几个简单的例子：从上面的图片中，我们可能更容易关注，颜色更深的字、字号更大的字，另外像“震惊”这种吸引人眼球的文案也非常容易吸引人的关注。我们知道在海量的互联网信息中，往往那些起着“标题党”的文章更能吸引人的注意，从而达到吸引流量的目的，这是一种简单粗暴的方式。
Transformer结构解析及常见问题
zhuzyibooooo的博客
07-29 4230
关于Transformer的结构相关知识，有这二十个面试常见问题，大家可以用这20个问题看看自己有没有掌握Transformer（答案在文章最后）
Transformer架构大创新？无残差连接或归一化层，也能成功训练深度transformer
zandaoguang的博客
12-09 583
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨杜伟、陈萍来源丨机器之心编辑丨极市平台导读无残差连接或归一化层，也能成功训练深度transformer。尽管取得了很多显著的成就，但训练深度神经网络（DNN）的实践进展在很大程度上独立于理论依据。大多数成功的现代 DNN 依赖残差连接和归一化层的特定排列，但如何在新架构中使用这些组件的一般原则仍然未知，并且它们在现有架构中...
Transformer 相关理解（下）
Weber's blog
07-08 1308
Attention is all you need Transformer论文精读体会（下）
Transformer详解
热门推荐
weixin_44762713的博客
07-05 1万+
Transformer详解 1. 简介 Transformer是一个面向sequence to sequence任务的模型，在17年的论文《Attention is all you need》中首次提出。Transformer 是第一个完全依赖自注意力（self-attention）来计算输入和输出的表示，而不使用序列对齐的递归神经网络或卷积神经网络的转换模型。
Transformer模型中重点结构详解
大数据开发、JAVA开发、人工智能AI
08-07 8736
Transformer模型中各结构的理解 最近学习Transformer模型的时候，并且好好读了一下Google的《Attention is all you need》论文。论文地址如下: Attention is All you need。同时学习了一下其github的代码，代码地址如下：github code. 在网上查资料的过程中，还找到了一个好像也用的比较多的版本：[Transformer...
Transformer再出发
Enjoy_endless
04-18 1378
Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简！该论文提出了Transformer模型，完全基于Attention mechanism，抛弃了传统的RNN和CNN。 我们根据论文的结构图，一步一步使用 PyTorch 实现这个Transformer模型。 Transformer架构 首先看一下transformer的结构图： 解释一下这...
Transformer课程 第30章Transformer模型DeBERTa架构
段智华的博客
11-27 775
第30章：使用disentangled attention机制Transformer模型DeBERTa架构内幕及完整源码实现 1，使用两个vector来编码每个word的content和position 2，在pretraining阶段使用output enhanced mask decoder取代softmax layer对masked words预测的数学原理剖析 3，DebertaEmbeddings完整源码实现解析 4，DebertaPreTrainedModel完整源码实现解析 5，Disenta
【深度学习】Transformer温故知新
fengdu78的博客
05-08 508
这是之前学习paddle时候的笔记，对Transformer框架进行了拆解，附图解和代码，希望对大家有帮助写在前面最近在学习paddle相关内容，质量比较高的参考资料好像就paddle官方文档[1]。所以如果大家想学习一下的话，可以先简单过一遍文档，如果你之前有tensorflow或者torch的基础，看起来应该会比较快，都差不多的嘛。然后细节的部分就可以去实战看（写）...
Transformer的Encoder-Decoder结构
04-22
是用来完成什么任务的？ Transformer的Encoder-Decoder结构是用来完成机器翻译任务的，它能够将源语言中的句子翻译成目标语言的句子。Encoder用来将源语言中的句子编码成一系列的向量表示，而Decoder则用来根据这些向量表示生成目标语言中的句子。这种结构可以更好地对长文本进行处理，并且在翻译结果上达到了更好的效果。
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