В основном представляют некоторые особенности Transformer работыи Преимущества。

Механизм внимания в Трансформере

1. Введение

В области обработки естественного языка модель Transformer стала основной архитектурой глубокого обучения. Благодаря своей мощной вычислительной мощности и эффективной работе Transformer достиг замечательных результатов во многих задачах НЛП. В модели Трансформера решающую роль играет механизм внимания.

два、Механизм внимания в Трансформере

1. Общие сведения

В традиционных рекуррентных нейронных сетях (RNN) и сетях долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) входные последовательности обрабатываются последовательно. Это значит, что при обработке ввода текущего временного шага нужно опираться на результаты предыдущих вычислений. Эта зависимость может привести к исчезновению или взрыву проблем градиента во время обучения, ограничивая производительность модели. Чтобы решить эти проблемы, модель Transformer вводит механизм самообслуживания (Self-Attention Mechanism), который позволяет модели напрямую фокусироваться на любой позиции в последовательности при обработке текущего ввода.

2. Принцип работы

В Transformer механизм самообслуживания вычисляет вектор представления каждой позиции во входной последовательности, затем вычисляет распределение веса на основе этих векторов представления и, наконец, применяет это распределение веса к каждой позиции во входной последовательности, чтобы получить взвешенное представление. вектор. В частности, процесс расчета механизма самовнимания включает в себя следующие этапы:

(1) Линейно преобразовать каждую позицию во входной последовательности, чтобы получить новый набор векторов представления;

(2) Вычислить скалярное произведение этих векторов представления, чтобы получить весовое распределение;

(3) Применить это распределение весов к каждой позиции во входной последовательности, чтобы получить вектор взвешенного представления;

(4) Линейно преобразуйте вектор взвешенного представления, чтобы получить окончательный результат.

Таким образом, механизм самообслуживания позволяет модели обращать внимание на любую позицию во входной последовательности при обработке текущего ввода, не полагаясь на результаты предыдущих вычислений. Это позволяет Transformer лучше фиксировать долгосрочные зависимости во входной последовательности.

3. Анализ преимуществ

По сравнению с традиционными RNN и LSTM механизм самообслуживания в Transformer имеет следующие особенности:

(1) Возможности параллельных вычислений:Поскольку механизм самовнимания позволяет Модель Обработка всех позиций во входной последовательности одновременно,Следовательно, Transformer может реализовать параллельные вычисления.,Значительно улучшена скорость обучения.

(2) Зафиксируйте долгосрочные зависимости:традиционныйRNNиLSTMУязвимость к исчезновению или взрыву градиентов при обработке длинных последовательностей.,Механизм самообслуживания рассчитывает распределение веса,Возможность лучше фиксировать долгосрочные зависимости.

(3) Отличные навыки выражения мыслей:Механизм самообслуживания позволяет Модельпри обработке текущего вводасосредоточиться на в любую позицию последовательности, поэтому он имеет более сильную выразительную силу. Это позволяет Transformer достигать лучших результатов, чем RNN и LSTM, во многих задачах НЛП.

Нейронные сети прямого распространения в трансформаторе

1. Введение

В области искусственного интеллекта нейронная сеть — это вычислительная модель, которая имитирует структуру нейронной сети человеческого мозга. Он связан между собой посредством большого количества нейронов и способен обучаться и распознавать сложные модели. Среди многих нейронных сетей модель Трансформер привлекла большое внимание благодаря своим отличным характеристикам в области НЛП. В модели Трансформера важную роль играет нейронная сеть прямого распространения.

2. Основные понятия нейронных сетей

Нейронная сеть — это вычислительная модель, состоящая из большого количества нейронов, связанных друг с другом. Каждый нейрон получает входные сигналы от других нейронов и вырабатывает выходной сигнал, который передается другим нейронам. Связи между этими нейронами имеют разные веса, которые можно регулировать на основе данных обучения. Регулируя эти веса, нейронные сети могут изучать и распознавать сложные закономерности.

3. Нейронная сеть прямого распространения

Нейронная сеть прямого распространения — это обычная структура нейронной сети. Он содержит несколько слоев нейронов. Каждый слой состоит из нескольких нейронов. Каждый нейрон получает входные сигналы от предыдущего слоя и передает выходные сигналы следующему слою. В нейронной сети прямого распространения информация передается слой за слоем от входного слоя до тех пор, пока окончательный результат не будет получен на выходном слое.

Четыре、Нейронные сети прямого распространения в трансформаторе

В модели Трансформера нейронная сеть прямого распространения используется для реализации механизма самообслуживания. Механизм самообслуживания — это механизм внимания, который позволяет модели обращать внимание на любую позицию в последовательности при обработке текущего ввода. С помощью нейронных сетей с прямой связью Transformer может улавливать долгосрочные зависимости во входной последовательности и лучше понимать семантическую информацию во входной последовательности.

5. Принцип работы нейронной сети прямого распространения в Transformer

В Transformer нейронная сеть прямого распространения сначала линейно преобразует входную последовательность для получения нового набора векторов представления. Эти векторы представления затем используются для расчета весов внимания. Вес внимания рассчитывается на основе сходства вектора представления каждой позиции во входной последовательности с векторами представления других позиций. Таким образом, нейронные сети прямого распространения способны улавливать семантическую информацию во входной последовательности.

6. Преимущества нейронной сети прямого распространения в Transformer

Применение нейронной сети с прямой связью в Трансформаторе имеет следующие преимущества:

1. Эффективность:Упреждающая связьнейронная Структура сети проста,Умение быстро обрабатывать входные последовательности. Это делает Transformer эффективным при обработке длинных последовательностей.,Возможность получить результат в короткие сроки.

2. Фиксируйте долгосрочные зависимости:Упреждающая связьнейронная сеть способна улавливать долгосрочные зависимости во входных последовательностях. Это делает Transformer более точным в понимании семантической информации и лучше улавливает ключевую информацию во входной последовательности.

3. Легко обучается:Упреждающая связьнейронная сеть Структура относительно проста,Легко обучается. Это позволяет Трансформатору быстрее сходиться во время тренировки.,и получить лучшие результаты.

Кодеры и декодеры в Transformer

1. Введение

В области обработки естественного языка модель Transformer стала основной архитектурой глубокого обучения. Эта модель обладает мощными возможностями обработки сложных языковых явлений благодаря своему уникальному кодировщику (Encoder) и декодеру (Decoder).

2. Кодер

1. Принцип работы

Кодировщик — важная часть модели Transformer. Его основная задача — захват семантической информации входной последовательности. В кодере каждое входное слово преобразуется в векторное представление фиксированной размерности посредством слоя внедрения. Эти векторы затем обрабатываются несколькими уровнями самообслуживания и нейронными сетями прямой связи для сбора зависимостей и семантической информации между словами.

2. Преимущества

(1) Зафиксируйте долгосрочные зависимости:Кодер может фиксировать долгосрочные зависимости между словами во входной последовательности с помощью механизма самоконтроля.,Это помогает понять общую семантику предложения.

(2) Эффективный расчет:Кодировщик использует механизм самоконтроля для вычисления,По сравнению с традиционной циклической нейронной сетью (RNN),Этот метод расчета более эффективен.,Это позволяет избежать проблемы исчезновения или взрыва градиента при обработке длинных последовательностей.

3. Недостатки

(1) Невозможно понять ввод переменной длины:Кодеры не могут напрямую обрабатывать входные последовательности переменной длины.,Это приводит к необходимости усечения или дополнения при работе с текстом различной длины.,Могут быть внесены некоторые дополнительные ошибки.

(2) Ограниченная способность улавливать часто встречающиеся слова:Способность кодера захватывать высокочастотные слова относительно слаба.,Это может привести к тому, что семантическое понимание общих слов Моделью будет менее точным.

3. Декодер

1. Принцип работы

Декодер является основной частью модели Transformer, и его основная задача — генерировать новую выходную последовательность на основе обработанной входной последовательности. Декодер получает выходную последовательность от кодера, а затем выполняет несколько раундов прогнозирования через уровень самообслуживания и уровень нейронной сети прямой связи, чтобы сгенерировать новую выходную последовательность. Каждый шаг прогнозирования опирается на результаты всех предыдущих прогнозов, что позволяет декодеру фиксировать более сложные языковые явления.

2. Преимущества

(1) Создать последовательный вывод:Поскольку предсказание на каждом шаге декодера зависит от всех предыдущих предсказаний,Следовательно, он может генерировать последовательную последовательность результатов.,Это очень важно во многих задачах НЛП.

(2) Сбор контекстной информации:Декодер может фиксировать влияние каждого слова во входной последовательности на текущий выход с помощью механизма самоконтроля.,тем самым лучше понимая контекстную информацию.

3. Недостатки

(1) Высокая вычислительная сложность. Вычислительная сложность декодера относительно высока, поскольку он требует нескольких раундов прогнозирования, а каждый раунд прогнозирования требует расчета весов самообслуживания и выходных данных нейронной сети прямого распространения.

(2) Склонен к ограниченной способности к обобщению шаблонов: поскольку обучение декодера основано на исторических данных, он может плохо обобщать новые языковые явления. Это может привести к плохой работе модели в определенных сценариях.

4. Резюме

в общем,И кодер, и декодер модели Transformer имеют свои преимущества и недостатки. Кодер может эффективно захватывать семантическую информацию входной последовательности.,Но он не может обрабатывать входные последовательности переменной длины; декодер способен генерировать последовательный вывод и захватывать контекстную информацию.,Однако вычислительная сложность высока, а возможности обобщения шаблонов ограничены.

Сценарии применения Transformer

1. Машинный перевод:в задачах машинного перевода,Механизм самообслуживания может помочь Модели лучше уловить семантические отношения между исходным языком и целевым языком.,Повышайте точность и беглость перевода. Например,В системе нейронного машинного перевода Google (GNMT),Transformer полагается на свою высокую производительность и эффективную скорость обучения.,Стал основной моделью машинного перевода.

2. Классификация текста и анализ настроений:в текстовой классификациии Задача анализа настроений,Механизм самообслуживания может помочь модели лучше понимать текстовое содержимое.,Зафиксируйте ключевую информацию в тексте. Например,Модель BERT (модель предварительно обученного языка на основе преобразователя) достигает результатов SOTA для нескольких наборов данных классификации текста и анализа настроений.

3. Распознавание и генерация речи:в распознавании речии Генерация задач,Механизм самообслуживания может помочь модели лучше уловить временные зависимости и акустические характеристики речевого сигнала. Например,Распознавание речи на основе преобразователя. Модель реализована на многих общедоступных наборах данных.

Источник: трансформатор мультимодальный