Transformer模型解析记录

1、Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q， K， V矩阵通过输出进行线性变换得到。

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

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

4、Transformer的总架构如下图所示：这是典型的Transformer结构，简单来说，Transformer = 预训练(input) + Encoder*N + 预训练(output) + Decoder*N+output。

5、个人理解是 Transformer 的多头机制是为了让不同的头关注句子的不同地方，从而能够学习到不同的模式。

6、Transformer 是一种基于 encoder-decoder 结构的模型，在Encoder 中，在Decoder 中，下面我们具体看一下其中这几个概念，这里主要参考 Jay Alammar，他在 The Illustrated Transformer 中给出了很形象的讲解。

Transformer解读(附pytorch代码)

1、在Transformer出现之前transformer论文解读，RNN系列 *** 以及seq2seq+attention架构基本上铸就transformer论文解读了所有NLP任务transformer论文解读的铁桶江山。

2、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 *** 结构完全是由Attention机制组成。

3、安装pytorch-pretrained-bert的命令如下：pipinstallpytorch-pretrained-bert 训练模型 接下来，我们需要训练一个神经 *** 模型，让它学会生成诗歌。

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。

选取数据增强策略，效果+0.2 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 *** 能够从模型的规模中获益。

为什么说Transformer的注意力机制是相对廉价的?注意力机制相对更对于RN...

被动注意——基于显著性的注意力是由外界 *** 驱动的注意，不需要主动干预，也和任务无关；可以将max-pooling和门控(gating)机制来近似地看作是自下而上的基于显著性的注意力机制。

因为注意力模型不像RNN那样无视了各输入之间的距离，因此是无法捕捉到序列顺序信息的，例如将K、V按行进行打乱，Attention之后的结果是一样的。

**Attention： **Attention机制的中文名叫“注意力机制”，顾名思义，它的主要作用是让神经 *** 把“注意力”放在一部分输入上，即：区分输入的不同部分对输出的影响。这里，我们从增强字/词的语义表示这一角度来理解一下Attention机制。

Transformer中的自注意力机制Self-Attention及Qeury,Keys,Values_百度知...

接着attention机制被广泛应用在基于RNN/CNN等神经 *** 模型transformer论文解读的各种NLP任务中。2017年，google机器翻译团队发表的《Attention is all you need》中大量使用transformer论文解读了自注意力（self-attention）机制来学习文本表示。

Transformer是个叠加的“自注意力机制（Self Attention）”构成的深度 *** ，是目前NLP里最强的特征提取器。

Transformer中抛弃了传统的复杂的CNN和RNN，整个 *** 结构完全由注意力机制组成。 Transformer最核心的内容是自注意力机制(Self-Attention)，它是注意力机制(Attention)的变体。

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。

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