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Transformer是什么，Transformer应用

Transformer应用:循环神经网络语言翻译：注重语句前后顺序 RNN看中单个特征； CNN：看中特征之间时序性模型关注不同位置的能力 Transformer是什么 Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型 transformer首先将词向量乘上三个矩阵，得到三个新的向量，之所以乘上三个矩阵参数而不是直接用原本的词向量是因为这样增加更多的参数，提高模型效果。假设词汇表维度是6，那么输出最大概率词汇的过程如下：以上就是Transformer的框架了，但是还有最后一个问题，我们都是到RNN中的每个输入是时序的，有先后顺序的，但是Transformer整个框架下来并没有考虑顺序信息 Transformer中确实没有考虑顺序信息，那怎么办呢，我们可以在输入中做手脚，把输入变得有位置信息不就行了，那怎么把词向量输入变成携带位置信息的输入呢？ Transformer就介绍到这里了，后来的很多经典的模型比如BERT、GPT-2都是基于Transformer的思想。

2024-12-14

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Transformer - 3 - Transformer 的实现

本文继续大神的 Transformer 介绍，进入第三篇 —— Transformer 的实现。问题完整的 Transformer Block 是什么样的？怎么用 Pytorch 实现一个完整的 Transformer 模型？完整的 Transformer Block 是什么样的？那么，接下来我们把重点放到 Transformer Block 上。模型 Tokenize Input Embedding Positional Encoder Transformer Block Encoder Decoder Transformer 1.Tokenize Transformer Block 有了输入，我们接下来就要开始构建 Transformer Block 了，Transformer Block 主要是有以下4个部分构成的： self-attention

为为为什么

2023-05-11

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Transformer - 4 - Transformer 的细节

本文继续大神的 Transformer 介绍，进入第四篇 —— Transformer 的细节。这篇文章中，我们聊一聊那些在论文中一笔带过的 tricks，这些 tricks 让 Transformer 达到了真正的高度。接下来我们来证明 Transformer 中位置编码中相对位置之间的线性关系。问题定义。跳接的第二个目的是专门为了 Transformer 结构而添加的，为了保留原始的输入序列的信号。残差连接通过获取原始单词并手动将其添加到向下传递的信号中，这样就不会删除或者是忘记它，这给 Transformer 结构增加了信号传递的稳定性，这可能是 Transformer 在许多不同的序列任务中表现良好的原因之一

为为为什么

2023-05-11

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现在已经取得了大范围的应用和扩展，而BERT就是从Transformer中衍生出来的预训连语言模型这篇文章分为以下几个部分 Transformer直观认识 Positional Encoding Self Transformer直观认识 Transformer和LSTM的最大区别，就是LSTM的训练是迭代的、串行的，必须要等以上一个字处理完，才可以处理下一个字。 Transformer使用了位置嵌入(Positional Encoding)来理解语言的顺序，使用自注意力机制（Self Attention Mechanism）和全连接层进行计算，这些后面会讲到 Transformer Positional Encoding 由于Transformer模型没有循环神经网络的迭代操作, 所以我们必须提供每个字的位置信息给Transformer, 才能识别出语言中的顺序关系现在定义一个位置嵌入的概念 Transformer Encoder整体结构经过上面3个步骤，我们已经基本了解到来Transformer编码器的主要构成部分，我们下面用公式把一个transformer block的计算过程整理一下

2020-04-26

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Transformer来自于谷歌的工作attention is you need! 一、总体来看这个模型 1.先把transformer想象成一个黑匣子在机器翻译中的处理流程如下： image.png 2剖开transformer结构：内部是一个encoders-decoders框架 self-attention正是transformer中设计的一种通过其上下文来理解当前词的一种办法。你会很容易发现...相较于RNNs，transformer具有更好的并行性。由下图可以看到，在self attention中，我们有多个个Query / Key / Value权重矩阵（Transformer使用8个attention heads）。

2020-01-14

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Transformer中的FPN-Swin Transformer

分辨率太大，直接用Transformer处理的计算代价太大。 Swin Transformer VS VIT 在VIT中，Transformer生成的Feature Map是单一固定分辨率，并且由于对整张图片计算Self-Attention，因此它的计算复杂度随着输入图片大小的增加而平方级增加 Overall Architecture Swin Transformer的网络结构如下图所示。图片来源:跟李沐学AI【1】 Swin Transformer Block Swin Transformer Block包含两部分：标准的Multi-Head Self Attention(MSA)和使用论文&代码论文名称: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文链接: https://arxiv.org

2023-09-01

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Transformer介绍

而在BERT中发挥重要作用的结构就是Transformer, 之后又相继出现XLNET，roBERT等模型击败了BERT，但是他们的核心没有变，仍然是：Transformer Transformer 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. Transformer：Transformer是一种基于自注意力机制的模型，它完全摒弃了RNN的循环结构，而是使用注意力机制来捕捉序列中的依赖关系。 Transformer：Transformer通过自注意力机制实现了并行处理序列中所有元素的能力。这意味着Transformer可以同时处理序列中的所有元素，大大提高了计算效率。 Transformer：Transformer通过自注意力机制可以捕捉序列中的长期依赖关系。

2024-06-13

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Transformer图解

Transformer正在席卷自然语言处理领域。这些令人难以置信的模型正在打破多项 NLP 记录并推动最先进的技术发展。 1、注意力机制要了解Transformer，我们首先必须了解注意力（Attention）机制。注意力机制使 transformer 具有极长的记忆力。 Transformer模型可以“参与”或“关注”之前生成的所有token。让我们来看一个例子。假设我们想写一部带有生成式transformer的短篇科幻小说。这就是Transformer的机制。 Transformer利用注意力机制的力量做出更好的预测。循环神经网络试图实现类似的事情，但因为它们受到短期记忆的影响。因为transformer架构，自然语言处理行业可以取得前所未有的成果。

2023-12-27

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Transformer 网络

Transformer 从整体框架来讲，Transformer其实就是encode-decode框架，即就是编码解码。只不过在编码和解码的内部比较复杂，经过了多次复杂计算。区别是，在transformer的自注意力机制结束后，不是直接送入下一层，而是将自注意力机制的结果和输入向量相加后再送入下一层。编码->解码在整个transformer中，分为编码和解码阶段。总结以上就是对于本次学习的整个过程，在自然语言处理里transformer网络使用较为普遍，所以在此记录一下，以供日后学习和复习，存在问题的话记得留言指出。

2022-09-13

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Vision Transformer

从ViT开始，Transformer在视觉领域得到应用。为了降低Transformer中softmax attention操作的计算量和显存，Sparse Global Attention被提出和使用，例如在PVT和PVT v2中。另一种策略是Window attention，如Swin Transformer提出一种Shifted Window方法让ViT具有多尺度的能力，并且降低计算量，能接受大分辨率的图片；Cross-Shaped 针对这两点，Flatten Transformer（ICCV2023）提出一种改进名为Focused Linear Attention，旨在弥补二者的性能差距，计算方法如下： O=\phi(Q) \phi DWC是depth-wise convolution，其中计算相似度的过程如下：不过Flatten Transformer在应用在各种网络上比如Swin-T中的时候也不是所有的都替换，论文实验表示只换前两个

2024-10-01

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