1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1].这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务的性能再次提升一个台阶. Transformer是一个Seq2Seq架构的模型,所以它也由Encoder与Decoder这2部分组成.与原始Seq2Seq 模型不同的是:Transformer模型中没有RN

1 概述 在介绍Transformer模型之前,先来回顾Encoder-Decoder中的Attention.其实质上就是Encoder中隐层输出的加权和,公式如下: 将Attention机制从Encoder-Decoder框架中抽出,进一步抽象化,其本质上如下图 (图片来源:张俊林博客): 以机器翻译为例,我们可以将图中的Key,Value看作是source中的数据,这里的Key和Value是对应的.将图中的Query看作是target中的数据.计算Attention的整个流程大致如下: 1)

最近在关注谷歌发布关于BERT模型,它是以Transformer的双向编码器表示.顺便回顾了<Attention is all you need>这篇文章主要讲解Transformer编码器.使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法. 在 Transformer 之前,多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环神经网络(RNN),后者利用循环(即每一步的输出馈入下一步)进行顺序操作(例如,逐词地翻译句子).尽管 RNN 在建模序列方面非常强大,但其序列性意味着该网络在

一.结构 1.编码器 Transformer模型---encoder - nxf_rabbit75 - 博客园 2.解码器 (1)第一个子层也是一个多头自注意力multi-head self-attention层,但是,在计算位置i的self-attention时屏蔽掉了位置i之后的序列值,这意味着:位置i的attention只能依赖于它之前的结果,不能依赖它之后的结果.因此,这种self-attention也被称作masked self-attention. (2)第二个子层是一个多头注意力m

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 它是由编码组件.解码组件和它们之间的连接组成. 编码组件部分由一堆编码器(6个 encoder)构成.解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数.每个解码器都可以分解成两个子层. BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了 大数据文摘 1月8日 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰

2013年----word Embedding 2017年----Transformer 2018年----ELMo.Transformer-decoder.GPT-1.BERT 2019年----Transformer-XL.XLNet.GPT-2 2020年----GPT-3 Transformer 谷歌提出的Transformer模型,用全Attention的结构代替的LSTM,在翻译上取得了更好的成绩.这里基于Attention Is All You Need,对 Transformer

原创作者 | 疯狂的Max 01 背景及动机 Transformer是目前NLP预训练模型的基础模型框架,对Transformer模型结构的改进是当前NLP领域主流的研究方向. Transformer模型结构中每层都包含着残差结构,而残差结构中最原始的结构设计是Post-LN结构,即把Layer Norm (LN) 放在每个子层处理之后,如下图Figure 1(a)所示:而其他的一些预训练模型如GPT-2,则将LN改到每个子层处理之前,被定义为Pre-LN,如下图Figure 1(b),有论文[

本篇文章主要教大家如何搭建一个基于Transformer的简单预测模型,并将其用于股票价格预测当中.原代码在文末进行获取.小熊猫的python第二世界 1.Transformer模型 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.这篇文章的目的主

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模型由<Attention is All You Need>提出,有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成.论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762. 其整体结构如图所示: 模型分为编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分,包含内部结构的总体结构如下图所示: 图二 在论文中编码器部分由6个相同编码器叠在一起,解码器部分也是由6个相同解码器叠在一起,编码器之间不共享参数.(

一.简介 论文链接:<Attention is all you need> 由google团队在2017年发表于NIPS,Transformer 是一种新的.基于 attention 机制来实现的特征提取器,可用于代替 CNN 和 RNN 来提取序列的特征. 在该论文中 Transformer 用于 encoder - decoder 架构.事实上 Transformer 可以单独应用于 encoder 或者单独应用于 decoder . Transformer = 编码器 + 解码器 输入自

简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型.该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention layer和全连接层就达到了较好的效果,同时解决了RNN/LSTM/GRU中的long dependency problem,以及传统RNN训练并行度以及计算复杂度高的问题.缺点是输入固定长度的序列,需要对

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2) 文本向量化及词袋模型 - NLP学习(3-1) 在上一篇博文中,简单地阐述了如何将文本向量化及词袋模型的.文本向量化是为了将文本转换成机器学习算法可以直接处理的数字,直白点说就是这些转换后数字代表了文本的特征(此过程称之为特征提取或者特征编码),可以直接为机器学习模型所用.词袋模型(Bag-of-Words: BOW)则指的是统计单词在一个文本中出现的次数的

参考了这篇文章:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 结合代码和图,能更加清楚的了解transformer中的一些原理(ps,等下次有时间在排下版)

from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertConfig import torch enc = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") # 输入文本tokenize text = "[CLS] Who was Jim Henson ? [SEP] Jim Henson was a puppeteer [SEP]" tokenized_tex

参考这篇文章: https://blog.csdn.net/mijiaoxiaosan/article/details/73251443 看了下: 最核心的如下:其最重要的创新应该就是Self-Attention的使用级联的多头attention架构. 两点:multi-head attention 和 self-attention.

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | 磐创AI(公众号ID:xunixs) 作者 | AI小昕 编者按:近年来,自然语言处理(NLP)的应用程序已经无处不在.NLP使用率的快速增长主要归功于通过预训练模型实现的迁移学习概念,迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型,然后使该模型能够适应在不同的数据集上执行不同的NLP操作.这一突破使得每个人都能轻松地开启NLP任务,尤其是那些没有时间和资源从头开始构建NLP模型的人.所以,使用预

简介: BERT,全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一个预训练的语言模型,可以通过它得到文本表示,然后用于下游任务,比如文本分类,问答系统,情感分析等任务.BERT像是word2vec的加强版,同样是预训练得到词级别或者句子级别的向量表示,word2vec是上下文无关的(Context-Free),而BERT是上下问有关的(Contextual).意思就是,word2vec只是具有词本身的语义信息,而没有包含文本

对于Transformer模型的positional encoding,最初在Attention is all you need的文章中提出的是进行绝对位置编码,之后Shaw在2018年的文章中提出了相对位置编码,就是本篇blog所介绍的算法RPR:2019年的Transformer-XL针对其segment的特定,引入了全局偏置信息,改进了相对位置编码的算法,将在相对位置编码(二)的blog中介绍. 本文参考链接: 1. 翻译:https://medium.com/@_init_/how-se

一.BERT模型: 前提:Seq2Seq模型 前提:transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量,BERT做文本分类.文本相似度计算 bert中文分类实践 用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文.文章和代码资源汇总 1.WordEmbedding到BERT的发展过程: 预训练:先通过大量预料学习单词的embedding,在下游的NLP学习任务中就可以使用了. 下游任务:Frozen(预训练的底层参数embedding不变)和Fine-tunin