以下内容主要是本人对transformer模型的学习总结和知识梳理，以便更清晰的理解该模型。 transformer是google于2017年提出的模型架构，本文先给出模型的整体架构，然后按数据流的输入顺序解读每一个模块。模型架构Transformer相比于RNN，最大的优点是输入序列可并行训练，大大缩短训练周期。 EmbeddingTransformer的Embedding由两部分组成，分
转载
2023-12-18 23:19:27
204阅读
Transformer模型详解本文主要介绍transformer模型的具体实现 2107年，Google在论文Attention is all you need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，其最大优点是可以并行计算，Transformer模型整体架构如图1.1所示：Transformer概览首先
转载
2023-11-28 13:15:19
373阅读
“ 本文对Transoformer模型进行了深度解读，包括整体架构，Attention结构的背景和细节，QKV的含义，Multi-head Attention的本质，FFN，Positional Embedding以及Layer Normalization等一切你想知道的内容！ 「Transformer」 是2017年的一篇论文《Attention is All Yo
转载
2023-12-22 21:02:18
0阅读
Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出，并广泛应用在深度学习的各个领域。而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提升，Bert 正是基于双向 Transformer。Transformer 是第一个完全依赖于 Self-Attention 来计算其输入和输出表示的模型，而不使用序列对齐的 RNN 或 CNN。更
文章目录前言模型架构Encoder和DecoderEncoderDecoderAttentionFFNEmbeddings和Positional EncodingEmbeddingsPositional Encoding总结 前言今天来看一下Transformer模型，由Google团队提出，论文名为《Attention Is All You Need》。论文地址。 正如标题所说的，注意力是你所
转载
2024-07-29 20:27:14
136阅读
文章目录导读摘要背景介绍模型介绍单注意力机制多头注意力机制位置编码 导读个人学习笔记 论文地址：Attention Is All You Need 参考视频：Transformer论文逐段精读 区别于常见的CNN、RNN体系，Transformer是一个完全依赖注意力机制的模型，它在这篇论文里首次被提出，作为完全区别于RNN时序循环神经网络的存在，完成对时序数据的处理。后续不同涌出以Transf
转载
2023-11-22 15:37:31
179阅读
# 实现 Transformer 模型的 Java 开源项目指南
如果你是一位刚入行的小白，并且对实现 Transformer 模型的 Java 开源项目感到困惑，本文将帮助你理清思路并提供具体的实现步骤。同时，我们将通过甘特图和旅行图的方式，帮助你跟踪进度和理解旅程。
## 项目流程
以下是实现 Transformer 模型的步骤总结：
| 步骤 | 描述
运行时数据区是指对 JVM 运行过程中涉及到的内存根据功能、目的进行的划分，而内存模型可以理解为对内存进行存取操作的过程定义。总是有人望文生义的将前者描述为 “Java 内存模型”，最近在阅读《深入理解 Java 虚拟机》之后对二者加深了部分理解，于是写一篇相关内容的学习总结。运行时数据区《Java 虚拟机规范》定义中，由 JVM 管理的内存区域分为以下几个运行时数据区域：flowchart LR
# 如何在Java中加载Transformer模型
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何在Java中加载Transformer模型。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解这个过程并教会你如何实现。首先，让我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(加载模型)
B --> C(预处理数据)
C --> D
原创
2024-04-18 06:22:08
112阅读
Transformer代码讲解（最最最最…详细）整个代码主要分为两部分去讲解：一、完整代码二、部分代码剖析1、主函数if __name__ == '__main__':
2、 从整体网路结构来看，分为三个部分：编码层，解码层，输出层
3、Encoder 部分包含三个部分：词向量embedding，位置编码部分，注意力层及后续的前馈神经网络
4、PositionalEncoding 代码实现
转载
2024-10-11 20:29:33
81阅读
什么是JMM模型？Java内存模型(Java Memory Model简称JMM)是一种抽象的概念，并不真实存在，它描述的是一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段，静态字段和构成数组对象的元素）的访问方式。JVM运行程序的实体是线程，而每个线程创建时JVM都会为其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间)，用于存储线程私有的数据，而Java内存模型中规定所有变量都存储在主内存，
转载
2024-09-19 18:08:29
25阅读
简介Transformer 是 Google 团队在 17 年 6 月提出的 NLP 经典之作， 由 Ashish Vaswani 等人在 2017 年发表的论文 Attention Is All You Need 中提出。Transformer 在机器翻译任务上的表现超过了 RNN，CNN，只用 encoder-decoder 和 attention 机制就能达到很好的效果，最大的优点是可以高效
转载
2023-08-25 07:02:58
93阅读
学习Transformer时看到这篇文章，讲的算是很详细了，也非常容易理解，所以贴出来。1.Transformer 整体结构 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 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和
转载
2023-10-23 13:54:44
165阅读
Transformer解析#1谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成。一个基于Transformer的可训练的神经网络可以通过堆叠
转载
2023-11-24 00:05:38
319阅读
写在前面：https://github.com/yyz159756/pytorch_learn/tree/main/transformer 文章目录理解EncoderDecoderword embeddingposition embeddingAttentionEncoder self attention maskIntra attention maskDecoder self attention
转载
2023-11-25 17:21:29
166阅读
知识表示——Transformer模型解读(一)1 、transformer模型概述1.1 Transformer模型基本结构Transformer模型是由Attention all you need这样一篇文章所提出的。Transformer模型延续了Encoder-Decoder模型的结构。整体的Transformer模型结构如下图所示： 我们可以大致的将这个模型分为左侧的编码器结构和右侧的解
转载
2024-01-12 07:41:20
300阅读
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 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 Transf
转载
2024-02-05 01:29:36
119阅读
1：transformer结构 2：单个的encoder 2.1输入部分 2.1.1embedding 2.1.2位置编码 【注】RNN是按照时间线展开，单词的先后顺序没有被忽略。而transformer是并行处理的，故增快了速度，忽略了单词之间的先后顺序。 2.2注意力机制 2.2.1注意力机制 ...
转载
2021-09-28 00:14:00
846阅读
2评论
一、Transformer的优势（相比于LSTM和GRU）：1、Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率。 2、在分析预测更长的文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好。二、Transformer模型的作用：基于seq2seq架构的transformer模型可以完成NLP领域研究的典型任务，如机器翻译、文本生成等，同时又可以构建预训练语言模型，用于不同任务的迁移学习。
转载
2024-01-17 13:36:09
328阅读
Transformer是Google提出的用来解决LSTM建模长期依赖乏力的问题全新架构模型，同时其网络架构的设计全部考虑如何并行化，包括self-attenion机制、multi-head self-attention机制、FFW全部都是可以并行计算的，Add&Norm中Add类似预ResNet的shortcut，是为了解决深层模型梯度消失的问题，LayerNorm可以加速计算，这全部都
转载
2024-06-21 19:57:55
45阅读
