下面的代码自下而上的实现Transformer的相关模块功能.这份文档只实现了主要代码.由于时间关系,我无法实现所有函数.对于没有实现的函数,默认用全大写函数名指出,如SOFTMAX 由于时间限制,以下文档只是实现了Transformer前向传播的过程. 输入层 输入层包括Word Embedding和Positional Encoding.Word Embedding可以认为是预训练的词向量,Positional Encoding用于捕获词语的相对位置信息. \[ \begin{aligned…

这篇文章主要讲述Python如何安装Numpy.Scipy.Matlotlib.Scikit-learn等库的过程及遇到的问题解决方法.最近安装这个真是一把泪啊,各种不兼容问题和报错,希望文章对你有所帮助吧!你可能遇到的问题包括:        ImportError: No module named sklearn 未安装sklearn包        ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块        ImportError: DLL load fai…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

Transformer注解及PyTorch实现 原文:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者:Alexander Rush 转载自机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=synced&keyword=transformer 在学习的过程中,将代码及排版整理了一下,方便阅读. "Attention is All You Need"…

目录 numpy模块 一维数组 二维数组 列表list和numpy的区别 获取多维数组的行和列 多维数组的索引 高级功能 多维数组的合并 通过函数方法创建多维数组 矩阵的运算 求最大值最小值 numpy生成随机数 pandas模块 pandas模块有什么用 Series(了解) DataFrame(掌握) 处理缺失值 合并数据 matplotlib模块 matplotlib模块有什么用? numpy模块 numpy模块导入时,注意需要设置别名为 np 一维数组 只有一行,相当于一条线 # 生成一…

目录 numpy模块 创建矩阵 获取矩阵的行列数 切割矩阵 矩阵元素替换 矩阵的合并 通过函数创建矩阵 矩阵的运算 矩阵的点乘与转置 矩阵的逆 矩阵的其他操作 numpy.random生成随机数 pandas模块 Series DataFrame DataFrame属性 读取CSV文件 处理丢失数据 合并数据 取值 导入导出数据 matplotlib模块 条形图 直方图 折线图 散点图 numpy模块 计算速度快,提供了数组操作.数组运算.以及统计分布和简单的数学模型,用来存储和处理大型矩阵 创…

深度学习广泛应用于各个领域.基于transformer的预训练模型(gpt/bertd等)基本已统治NLP深度学习领域,可见transformer的重要性.本文结合<Attention is all you need>Harvard 的代码<Annotated Transformer>深入理解transformer模型. Harvard的代码在python3.6 torch 1.0.1 上跑不通,本文做了很多修改.修改后的代码地址:Transformer. 1 模型的思想 Tran…

目录: 1. 前提 2. attention (1)为什么使用attention (2)attention的定义以及四种相似度计算方式 (3)attention类型(scaled dot-product attention \ multi-head attention) 3. self-attention (1)self-attention的计算 (2) self-attention如何并行 (3) self-attention的计算总结 (4) self-attention的类型(multi-…

1 Transformer 模型结构处理自然语言序列的模型有 rnn, cnn(textcnn),但是现在介绍一种新的模型,transformer.与RNN不同的是,Transformer直接把一句话当做一个矩阵进行处理,要知道,RNN是把每一个字的Embedding Vector输入进行,隐层节点的信息传递来完成编码的工作.简而言之,Transformer 直接粗暴(后面Attention也就是矩阵的内积运算等). Attention 的编码,把一个输入序列(x1,...,xn) (x_1,.…

过年放了七天假,每年第一件事就是立一个flag——希望今年除了能够将技术学扎实之外,还希望能够将所学能够用来造福社会,好像flag立得有点大了.没关系,套用一句电影台词为自己开脱一下——人没有梦想,和咸鱼有什么区别.闲话至此,进入今天主题:Transformer.谷歌于2017年提出Transformer网络架构,此网络一经推出就引爆学术界.目前,在NLP领域,Transformer模型被认为是比CNN,RNN都要更强的特征提取器. Transformer算法简介 Transformer引入了s…