pytorch(11.2) Transformer 代码

本文深入探讨了深度信念网络DBN的核心概念、结构、Pytorch实战，分析其在深度学习网络中的定位、潜力与应用场景。关注TechLead，分享AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资......

Tay等人的EfficientTransformerstaxonomyfromEfficientTransformers:aSurvey论文本文由TevenLeScao、PatrickVonPlaten、SurajPatil、YacineJernite和VictorSanh共同撰写。每个月，我们都会选择一个重点主题，阅读有关该主题的最近发表的四篇论文。然后，我......

本文深入探讨了长短时记忆网络（LSTM）的核心概念、结构与数学原理，对LSTM与GRU的差异进行了对比，并通过逻辑分析阐述了LSTM的工作原理。文章还详细演示了如何使用PyTorch构建和训练LSTM模型，并突出了LSTM在实际应用中的优势。关注TechLead，分享AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有1......

在注意力机制中，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为自注意力（self-attention），也被称为内部注意力（intra-attention）。本节将使用自注意力进行序列编码，以及使用序列的顺序作为补充信息。importmathimporttorchfromtorc......

多头注意力（multiheadattention）:用独立学习得到的h组不同的线性投影（linearprojections）来变换查询、键和值，然后并行地送到注意力汇聚中。最后，将这h个注意力汇聚的输出拼接在一起，并且通过另一个可以学习的线性投影进行变换，以产生最终输出。对于h个注意力汇聚输出，每一个注意......

10.4.1模型Bahdanau等人提出了一个没有严格单向对齐限制的可微注意力模型。在预测词元时，如果不是所有输入词元都相关，模型将仅对齐（或参与）输入序列中与当前预测相关的部分。这是通过将上下文变量视为注意力集中的输出来实现的。新的基于注意力的模型与9.7节中的模型相同，只不过......

 1早先的预测模型让我们首先定义预测函数来生成prefix之后的新字符，其中的prefix是一个用户提供的包含多个字符的字符串。在循环遍历prefix中的开始字符时，我们不断地将隐状态传递到下一个时间步，但是不生成任何输出。这被称为预热（warm-up）期，因为在此期间模型会自我更新（例如，更......

上一节使用的高斯核的指数部分可以视为注意力评分函数（attentionscoringfunction），简称评分函数（scoringfunction）。后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。该过程可描述为下图：用数学语言描述为：\[f(\b......

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l1964年提出的Nadaraya-Watson核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习。10.2.1生成数据集根据下面的非线性函数生成一个人工数据集，其中噪声项\(\epsilon\)服从均值为0，......

参考https://pytorch.org/blog/compiling-numpy-code/在macM2机器上,快了50%，但没有好几倍。可能和依赖libomp有关brewinstalllibomppythontest_np.pytest_np.py代码如下importtimeimportnumpyasnpdefkmeans(X,means):returnnp.argmin(np.l......