大家好，我是微學(xué)AI，今天給大家講述一下人工智能(Pytorch)搭建transformer模型，手動(dòng)搭建transformer模型，我們知道transformer模型是相對(duì)復(fù)雜的模型，它是一種利用自注意力機(jī)制進(jìn)行序列建模的深度學(xué)習(xí)模型。相較于 RNN 和 CNN，transformer 模型更高效、更容易并行化，廣泛應(yīng)用于神經(jīng)機(jī)器翻譯、文本生成、問答等任務(wù)。
一、transformer模型
transformer模型是一種用于進(jìn)行序列到序列(seq2seq)學(xué)習(xí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它最初被應(yīng)用于機(jī)器翻譯任務(wù)，但后來被廣泛應(yīng)用于其他自然語言處理任務(wù)，如文本摘要、語言生成等。
Transformer模型的創(chuàng)新之處在于，在不使用LSTM或GRU等循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的情況下，實(shí)現(xiàn)了序列數(shù)據(jù)的建模，這使得它具有了與RNN相比的許多優(yōu)點(diǎn)，如更好的并行性、更高的訓(xùn)練速度和更長(zhǎng)的序列依賴性。
二、transformer模型的結(jié)構(gòu)
Transformer模型的主要組成部分是自注意力機(jī)制(self-attention mechanism)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(feedforward neural network)。在使用自注意力機(jī)制時(shí)，模型會(huì)根據(jù)輸入序列中每個(gè)位置的信息，生成一個(gè)與序列長(zhǎng)度相同的向量表示。這個(gè)向量表示很好地捕捉了輸入序列中每個(gè)位置和其他位置之間的關(guān)系，從而為模型提供了一個(gè)更好的理解輸入信息的方式。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-409042.html
在Transformer中，輸入序列由多個(gè)編碼器堆疊而成，在每個(gè)編碼器中，自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成了一個(gè)塊，多個(gè)塊組成了完整的編碼器。為了保持序列的信息，Transformer還使用了一個(gè)注意力機(jī)制(attention mechanism)來將輸入序列中每個(gè)位置的信息傳遞到輸出序列中。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-409042.html
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