transformer模型的基本结构,transformation模型

Transformer解读(附pytorch代码)

在Transformer出现之前，RNN系列网络以及seq2seq+attention架构基本上铸就了所有NLP任务的铁桶江山。

详解Transformer （论文Attention Is All You Need）. 正如论文的题目所说的，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。

也可以使用位置编码，一种不需要学习的封闭形式的表达。在经典的 Transformer 论文“ Attention Is All You Need ”中，作者定义了一种由不同频率的正弦和余弦函数组成的位置编码。

本文首次将Swim-transformer引入图像去雨领域，研究了Swim-transformer在图像去雨领域的性能和潜力。具体来说，我们对Swim-transformer的基本模块进行了改进，设计了一个三分支模型来实现单幅图像的去雨。

pipinstallpytorch-pretrained-bert 训练模型 接下来，我们需要训练一个神经网络模型，让它学会生成诗歌。这里我使用的是一个名为“GPT-2”的模型，它是由OpenAI开发的一种基于Transformer结构的语言模型。

它由Google推出，全称是 B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers，意思是来自Transformer的双向编码器表示，也是一种预训练语言表示的方法。从性能上来看，没有哪个模型能与BERT一战。

基于征程5芯片的Transformer量化部署实践与经验

1、在这一讲中，地平线工具链核心开发者杨志刚以《基于征程5芯片的Transformer量化部署实践与经验》为主题进行了直播讲解。

2、基于此，地平线多年前起针对神经网络、整Transformer架构等进行了创新设计，打造了计算规模大、计算架构最先进的征程5芯片。该芯片在去年上市的理想L8pro上应用，进一步推动了国产NOA的发展。

3、地平线成立到现在第8个年头，已取得120多个前装定点，整个征程系列芯片出货量达到280万片，也积累了100多家生态合作伙伴。征程5芯片 获得top10中国车企定点 地平线一共是两个系列的芯片，征程系列和旭日系列。

Transformer原理及其应用

transformer 最早使用于NLP模型中，使用了 Self-Attention 机制。相较于RNN结构可以进行并行化训练，能够 拥有全局信息 。

变压器（Transformer）是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯（磁芯）。主要功能有：电压变换、电流变换、阻抗变换、隔离、稳压（磁饱和变压器）等。

变压器是用来变换交流电压、电流而传输交流电能的一种静止的电器设备。它是根据电磁感应的原理实现电能传递的。

纵观图1整个Transformer的结构，其核心模块其实就是三个：Multi-Head attention、Feed Forward 以及 Add&Norm。这里关于Multi-Head attention部分只讲程序的实现，关于更多细节原理，请移至开头推荐的知乎链接。

transformer模型中缺少一种解释输入序列中单词顺序的方法，它跟序列模型还不不一样。

整个Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder负责对输入数据的编码，而Decoder负责对编码后的数据进行解码。

NLP预训练语言模型(三):逐步解析Transformer结构

Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译（输入一个句子输出一个句子）、语音识别（输入语音输出文字）、问答系统等领域。

Transformer的Encoder和Decoder具有不同的参数，权重不共享，模型相对更复杂。

attention： 输入和输出进行比较，不同的输出对不同输入的关注不同。假设输出 更关注输入 ， 更关注 ，那么在句子翻译中，语言 翻译成 ，那么很可能认为单词 翻译成 ， 翻译成 。能够使模型捕捉有用信息。

整个Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder负责对输入数据的编码，而Decoder负责对编码后的数据进行解码。

思考：导致视觉和语言的masked autoencoder 不一样的三大原因 规模大的简单算法是深度学习的核心。在NLP中，简单的自我监督学习方法能够从模型的规模中获益。在计算机视觉中，实用的预训练范例主要是监督式的。

如何评价Bert与Transformer这两种预训练模型?

1、BERT 的创新之处在于借助 Transformer 学习双向表示，Transformer 是一种深度学习组件，不同于递归神经网络 （RNN） 对顺序的依赖性，它能够并行处理整个序列。因此可以分析规模更大的数据集，并加快模型训练速度。

2、bert是双向语言模型，句子没有shift_mask操作，所以是完整的上下文环境，证实了双向语言模型对文本特征表示的重要性。bert同时证实了预训练模型能够简化很多繁重任务的网络结构，在11个nlp任务上都有显著提升。

3、BERT有两部分：pre-training和fine-tuning。在pre-training阶段，会在没有标注数据且不同预训练任务上训练模型；在fine-tuning阶段，BERT会根据预训练模型的参数初始化，然后在下游任务的标注数据进行fine-tuned。

4、BERT的使用分为两个阶段：预训练（pre-training）和微调（fine-tuning）。预训练阶段模型通过两种不同的预训练任务来训练无标注数据。微调阶段模型使用预训练参数初始化，然后使用下游任务（downstream task）的标注数据来微调参数。