transformer精简
2022-03-26 13:41:37 11 举报
Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,它在自然语言处理领域取得了巨大的成功。它的主要特点是能够并行处理输入序列的所有位置,从而大大提高了训练效率。此外,Transformer还引入了多头注意力机制和残差连接,进一步提高了模型的性能。然而,由于Transformer的复杂度较高,计算量较大,因此在实际应用中需要进行精简。这可以通过减少模型的层数、隐藏单元数或者使用更小的词嵌入等方式来实现。总之,Transformer是一种强大的深度学习模型,但在使用过程中需要根据具体任务进行适当的精简。
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大纲/内容
add & norm
Multi-headAttention
MaskedMulti-headAttention
+
Matmatl
Scaled Dot-productAttention
Q
Linear
OutputEmbedding
inputEmbedding
outputs
V
Attention
代码解释:https://towardsdatascience.com/how-to-code-the-transformer-in-pytorch-24db27c8f9ecgithub地址:https://github.com/SamLynnEvans/Transformer论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762
feedford
Softmax
concat
Nx
K
encoder
Scale
dropout
relu
inputs
decoder
h
Mask
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