实际中向量一般是 256 或者 512 维。为了简化起见，这里将每个词的转换为一个 4 维的词向量。 那么整个输入的句子是一个向量列表，其中有 3 个词向量。...但是在实际中，K、V 矩阵的序列长度是一样的，而 Q 矩阵的序列长度可以不一样。...我们就是这样去理解线性层的输出。 然后，Softmax 层会把这些分数转换为概率（把所有的分数转换为正数，并且加起来等于 1）。然后选择最高概率的那个数字对应的词，就是这个时间步的输出单词。 ?...需要注意的是：概率分布向量中，每个位置都会有一点概率，即使这个位置不是输出对应的单词--这是 Softmax 中一个很有用的特性，有助于帮助训练过程。...beam_size 和 top_beams 都是你可以在实验中尝试的超参数。 更进一步理解 我希望上面讲的内容，可以帮助你理解 Transformer 中的主要概念。
序列到序列（Seq2Seq）是一种神经网络，它将给定的元素序列（例如句子中的单词序列）转换为另一个序列。 Seq2Seq 模型很适用于翻译，它可以将一种语言的单词序列转换为另一种语言中的单词序列。...为了将德语翻译成法语，编码器将德语句子转换为它所掌握的另一种语言，我们在这里称为「虚构语言」。同时，由于解码器能够读取该虚构语言，因此它现在可以把这个语言翻译成法语。...与 LSTM 一样，变换器是一种在两个部分（编码器和解码器）的帮助下将一个序列转换为另一个序列的架构，但它与先前描述的「现有序列到序列模型」不同，因为它不包含任何循环神经网络（Recurrent Networks...一旦我们有大量的句子对，就可以对模型进行训练。假设我们想将法语翻译成德语，我们的编码输入是法语句子，而解码器的输入将是德语句子。但是，在这里解码器输入将向右移动一个位置。...在开始时引入「序列开始」值后，我将解码器输入相对于目标序列移动了一个位置。 我使用了一个只有「-1」的 11 维向量作为「序列开始」值。
上面使用的代码块不代表实际的具体神经网络模型，它们只是每个步骤的示例，以帮助说明如何使用Keras API构建神经网络。 您可以在官方网页上找到有关Keras的所有文档以及如何安装它。...由于我们使用普通单词作为模型的输入，而计算机只能处理数字，我们需要一种方法来将单词组成的句子表示成数字组成的向量。...这意味着我们需要搜索最长句子的长度，将每个句子转换为该长度的向量，并用零填充每个句子的单词数和最长句子的单词数之间的差距。 执行此操作后，数据集的随机句子应如下所示： ?...如图所示，除了最后（它的句子比最长的句子要短得多）有值之外，其他都是零。这些非零数字代表句子的不同单词的索引：20是表示单词Mary的索引，30表示移动，24表示，1表示，3表示浴室，依此类推。...完成训练后，你可能会想知道“每次我想使用模型时我都要等很长时间吗？”答案是，不。Keras可以将权重和所有配置保存下来。如下所示： ? 如果想要使用保存的模型，只需要简单的加载： ?
因为这个 RNN 对通过它的每个词都会形成一种「记忆」，它计算出来的最后编码表征了一条句子中的所有词。 好，现在我们有了一种方法能够将整个句子表示为一系列独特的数字！...我们不知道编码中每个数字的意义， 但这并不重要。只要每个句子能够根据自己的数字集合被识别出来，我们不需要知道这些数字具体是怎么生成的。...我们知道了如何使用一个 RNN 将一个句子编码为一系列独特的数字，这对我们有什么帮助？这里事情才开始变得有趣！ 如果我们采用两个 RNN 并将它们端到端的连接起来会怎样？...但如果我们能够训练第二个 RNN 将原英语解码成西班牙语会怎样呢？我们可以使用平行语料库训练数据对它们进行训练： ? 就像这样，我们有了一个将英语词序列转换为对应的西班牙语的通用方法。...机器：领导者 这只是一切可能的开始。我们并不限制于将一个句子转化为另一个句子。你也可以做一个 image-to-sequence（图像到序列）模型，将一个图像转换为文本。
参数生成：使用声学模型根据音素序列预测声学参数，包括基频（音高）、共振峰（代表声带和口腔形状）、音素时长、能量等； 声音合成：将预测的声学参数输入到声码器，声码器根据这些参数生成合成语音的数字信号。...语音合成：最终的数字信号被转换为听得见的语音，输出给用户。...这类问题在自然语言处理（NLP）中非常常见，例如机器翻译（将一种语言的句子转换成另一种语言），文本摘要（缩短长文章为摘要），语音识别（将语音转换为文本）等。...如果我们加入了注意力机制，工作方式将发生变化： 编码器还是听完整句话，但它会为句子中的每一个单词创建一个向量，这样就形成了一个向量序列，每个向量代表句子中的一个单词。...它的特点如下： 端到端架构：Tacotron 是一个端到端的 TTS 模型，它采用序列到序列（seq2seq）架构，其中包含编码器、注意力机制和解码器组件，直接将输入的字符序列转换为声学特征，由此生成语音波形
对于这个句子，我们想把它转换成一个4 * 2矩阵。所以每个权重矩阵的形状都是3或2。例如下面是Q的权值矩阵QW。 将X矩阵转换为Q(查询)矩阵的权重，下面是利用QW矩阵可以得到查询矩阵Q。...对于未来的操作，我将使用最右边的矩阵来表示 Q ，这样轻松地可视化 a、b、c 和 D 的向量，并且也可以说明这些向量是没有被转换为彼此相结合的某种组合。...QKᵀ矩阵 最原始的自注意力是用下面的公式来定义的 为了更容易地可视化发生了什么，我将删除dₖ常数。...所以dₖ只是一个帮助数值量级转换的标量，所以在本文中不用不关心它，那么可以使用下面的公式来代替，也就是把dₖ删除了 但是本文中是讨论的掩码遮蔽，这时等式就有点不同了，我将在接下来的部分中解释。...看很复杂，但是这个其实是由Q和K转置相乘得到的矩阵，我们可以把它化简成向量积的形式。并且令牌行和列，这样以帮助可视化矩阵表示的内容。
Transformer是为了解决序列传导问题或神经网络机器翻译而设计的，意味着任何需要将输入序列转换为输出序列的任务都可以用，包括语音识别和文本到语音转换等。 ? 序列传导。...如果以这种方式翻译一段文本，需要将文本中的每个单词设置为其输入。循环神经网络将序列中前面的词语的信息传入后一个神经网络，这样便可以利用和处理这些信息。...当翻译一个句子，我会特别注意我当前正在翻译的单词。当我录制录音时，我会仔细聆听我正在写下的部分。如果你让我描述我所在的房间，当我这样做的时候，我会瞥一眼描述的物体。...attention机制提升模型从一个序列转换为另一个序列的速度。 我们来看一下Transformer是如何工作的。...这里的意图是保持需要聚焦的单词的value，并且去除不相关的单词(乘以一个很小的数字比如0.001)。 第六步，求和加权后的value向量。
探索向量数据库的幕后到底发生了什么 有一天，我请我最喜欢的大型语言模型（LLM）帮助我向我快 4 岁的孩子解释向量。几秒后，它就催生了一个充满神话生物、魔法和向量的故事。瞧！...图片由作者提供（"LuminaVec"由我快 4 岁的孩子阅读） 该模型是如何帮助创建这种创意魔力的呢？好吧，答案是使用保护（为何在现实生活中）以及最有可能的保护数据库。是这样吗？现在让我解释一下。...向量和嵌入 首先，该模型无法理解我输入的有意义的单词。帮助它理解这些单词的是它们以提供形式表示的数字表示。...其中，嵌入中的向量是指定对象相对于参考空间的位置的数字列表。这些对象可以是定义数据集中变量的特征。...现在我们已经在使用数据库中对数据集进行了索引，我们将继续进行实际查询，看看这些索引如何为我们提供解决方案。
没有比注意力机制更好的开始了，因为： 最基本的transformers 完全依赖于注意力机制 Self-Attention的数学表示 我们需要一个ML系统来学习单词之间的重要关系，就像人类理解句子中的单词一样...在最基本的层面上，Self-Attention是一个过程，其中一个向量序列x被编码成另一个向量序列z（图2.2）。每一个原始向量只是一个代表一个单词的数字块。...让我们先看前三个向量，特别是向量x2，我们的“cat”向量，是如何变成z2的。对于每个输入向量，将重复所有这些步骤。 首先，我们将向量x2乘以一个序列中的所有向量，包括它本身。...我们要问的是“cat”这个词应该分别关注“the”、“cat”和“sat”（与图2.1所示类似）。 将关注的单词向量的转置和它周围的单词序列相乘将得到一组3个原始权重（图2.5）。...两个词的权重是如何成比例的。我们需要对它们进行规范化，以便它们更易于使用。我们将使用softmax公式（图2.6）来实现这一点。这将数字序列转换为0，1的范围内，其中每个输出与输入数字的指数成比例。
对于执行序列转换任务的模型来说，它们需要某种记忆能力。...在翻译一个句子时，我们会特别注意正在翻译的单词。当转写录音时，我们会仔细聆听正在努力记下来的片段。如果让我描述一下我所在的房间，我会一边说一边环顾我所描述的物体的四周。...因此，为了让解码更加精确，模型需要使用注意力机制考虑输入的每一个单词。 为了在序列转换任务中将注意力机制引入到 RNN 中，我们将编码和解码分为两个主要步骤。...Transformer 为了解决并行计算的问题，Transformer 试着同时使用卷积神经网络和注意力模型。注意力模型提升了模型将一个序列转换为另一个序列的速度。...首先让我们来看看各种向量/张量，以及它们如何在这些组件之间流动，将一个训练过的模型的输入转化成输出。与一般的自然语言处理应用程序一样，我们首先将使用一个嵌入算法将每个输入的单词转换为向量形式。 ?
利用到目前为止我们拥有的关于数据集的信息，我们可以按以下方式构建网络： 我们将输入转换为 10 位二进制数，因此我们的第一个输入层需要 10 个神经元才能接受这 10 位数字。...该选项默认为 Python 的str.split，但是我们需要更智能的分词函数，而 spaCy 的分词功能可以为我们提供帮助。 常规 NLP 管道所做的另一个重要修改是将所有数据转换为相同的情况。...在示例数据集中，我们将输入和输出都用作单词，甚至将输出转换为单词向量也是有意义的，但是在几乎所有情况下，输出将是单编码的向量或将其数字化。...随着词汇量的增加，您最终将拥有巨大的输入层。 就是说嵌入可以为您提供帮助。 词嵌入 使用自然语言（或由离散的单个单元组成的任何序列）的标准方法是将每个单词转换为单热编码向量，并将其用于网络的后期。...我们有两种选择：要么逐个执行序列，要么将除最长句子之外的所有句子填充为零，以使所有句子的长度与最长序列相同。
下面我们就将基于这些数据来训练一个Seq2Seq模型，来帮助大家理解基础架构。 3. 数据预处理 在神经网络中，对于文本的数据预处理无非是将文本转化为模型可理解的数字，这里都比较熟悉，不作过多解释。...: 解码器端的句子结束标识符。 : 低频词或者一些未遇到过的词等。 : 解码器端的句子起始标识符。 ? 通过上面步骤，我们可以得到转换为数字后的源数据与目标数据。...我们首先需要对target端的数据进行一步预处理。在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时，序列中的最后一个字母（或单词）其实是没有用的。我们来用下图解释： ?...因此我们需要将target中的最后一个字符去掉，同时还需要在前面添加标识，告诉模型这代表一个句子的开始。 ?...接下来我们对模型进行训练，我定义了batch_size=128，epochs=60。训练loss如下： ? 模型预测 我们通过实际的例子来进行验证。 输入“hello”： ?
Seq2Seq 工作原理 Seq2Seq模型中的编码器使用循环神经网络将输入序列转换为固定长度的上下文向量，而解码器则利用这个向量和另一个循环神经网络逐步生成输出序列。...Seq2Seq的工作原理 Encoder（编码器） 编码器是Seq2Seq模型中的一部分，负责将输入序列转换为固定长度的上下文向量。...Transformer架构 输入部分： 源文本嵌入层：将源文本中的词汇数字表示转换为向量表示，捕捉词汇间的关系。 位置编码器：为输入序列的每个位置生成位置向量，以便模型能够理解序列中的位置信息。...目标文本嵌入层（在解码器中使用）：将目标文本中的词汇数字表示转换为向量表示。 编码器部分： 由N个编码器堆叠而成。...输出部分： 线性层：将解码器输出的向量转换为最终的输出维度。 Softmax层：将线性层的输出转换为概率分布，以便进行最终的预测。
在这篇文章中，我将给出关于Transformer理论知识，我希望在这篇文章的结尾，你将能够了解关于变压器实际工作原理。...首先，让我们从高级角度看一下我们的机器翻译模型，该模型将输入作为法语句子并将其转换为英语。然后一步一步，我们会更深入。 ?...在论文中，研究人员在编码块中使用了6个编码器，并且在解码器块中使用了相同数量的解码器，其中所有编码器和解码器块都相同。 ? 我们的输入是一个文本句子，但是计算机只理解数字。...因此，首先，我们对输入句子进行标记化，然后将其转换为标记序列。然后将序列中的每个标记嵌入到大小为512（根据原始论文）的向量中，并将预训练的Word2Vec嵌入用于词汇表。...它们根据定义的语法，从而定义句子的实际语义。因此，我们需要做一些事情来维持序列的顺序，因此，为了维持序列中单词的顺序，我们需要在嵌入矩阵中添加位置编码。 ?
这种变换在Transformer中起到了关键作用，帮助模型提高输入序列的表征能力和生成准确的预测。...首先，模型会将句子中的每个单词转换为对应的词嵌入向量。例如，“I”的词嵌入向量可能是[0.1, 0.2, ..., 0.8]。...输出Projection： 在解码阶段，模型会生成目标序列的预测。例如，在翻译任务中，模型可能会预测出对应的中文句子：“我有一个梦想。”。...综上所述，Transformer中的Projection是一种重要的线性变换操作，它通过将输入的维度映射到其他维度空间来帮助模型提高输入序列的表征能力和生成准确的预测。...在这个例子中，“我”的上下文表示将融合了句子中其他词的信息，其中与“我”最相关的词（如“喜欢”、“编程”）将具有更高的注意力权重。
序列可以是单个句子或由分隔符[SEP]分隔并以标记[CLS]开头的一对句子。在本文的后续阶段，我们将更详细地解释这些令牌。 这个黑盒有什么用？...实际上，我们仅将[CLS]令牌的输出用于分类任务。因此，用于微调的整个体系结构如下所示： ?...所以,在这个例子中,两个句子“my dog is cute”,“he likes playing”,BERT首先使用词片标记化将序列转换为标记，并在开头添加[CLS]标记，并在其中添加[SEP]标记 第二句话的开头和结尾...如果第i个令牌被选中，我们将第i个令牌替换为 (1)80%概率的[MASK]令牌 (2)10%概率的随机令牌 (3)10%概率不变的第i个令牌 因此，如果我们有一个长度为500的序列，我们将屏蔽75个令牌...在创建训练数据时，我们为每个训练示例选择句子A和B，B是以使50％的概率紧随A的实际下一个句子（标记为IsNext），而50％是随机的 语料库中的句子（标记为NotNext）。
因此，需要特别关注的是 Attention module 对每个词进行的操作，以及每个向量如何映射到原始输入词，而不需要担心诸如矩阵形状、具体计算、多少个注意力头等其他细节，因为这些细节与每个词的去向没有直接关系...Query 与 Key的转置进行点积，产生一个中间矩阵，即所谓“因子矩阵”。因子矩阵的每个单元都是两个词向量之间的矩阵乘法。...但是，矩阵乘法如何帮助Transformer确定两个词之间的相关性？ 为了理解这一点，请记住，Query，Key，Value行实际上是具有嵌入维度的向量。...让我们放大看看这些向量之间的矩阵乘法是如何计算的： 当我们在两个向量之间做点积时，我们将一对数字相乘，然后相加： 如果这两个成对的数字（如上面的‘a’和‘d’）都是正数或都是负数，那么积就会是正数。...乘积会增加最后的总和。 如果一个数字是正数，另一个是负数，那么乘积将是负数。乘积将最后减少最后的总和。 如果乘积是正数，两个数字越大，它们对最后的总和贡献越大。
这些数组中的数字就是原始语句所代表的含义，只是这个含义人类无法读懂，是需要由神经网络模型去理解的。随后解码过程，将“有含义的数字”解码为对应的目标语言。从而完成整个翻译过程。..."+0.1x"you") "你" = Decoder(C+0.2x"I"+0.1x"love"+0.8x"you") 没错了，这个权重值，比如翻译“我”的时候的权重序列：(0.8,0.1,0.2...把单词数字化，建立从单词到数字和从数字到单词的对照表。 设置一个句子的最大长度，把每个句子按照最大长度在句子的后端补齐。...注意力权重attention_weights从程序逻辑上并不需要引出，程序中在Decoder中输出这个值是为了绘制注意力映射图，帮助你更好的理解注意力机制。...# 获取最长的句子长度 def max_length(tensor): return max(len(t) for t in tensor) # 将单词数字化之后的数字单词双向对照表 def
但是，在我的博客中，我将通过提供一个全面的数学示例阐明它的原理。通过这样做，我希望简化对transformer架构的理解。 那就开始吧！...Step 1 (Defining the data) 第一步是定义我们的数据集 (语料库)。 在我们的数据集中，有3个句子 (对话) 取自《权力的游戏》电视剧。...尽管这个数据集看起来很小，但它已经足以帮助我们理解之后的数学公式。 Step 2 (Finding the Vocab Size) 为了确定词汇量，我们需要确定数据集中的唯一单词总数。...这对于编码 (即将数据转换为数字) 至关重要。 其中N是所有单词的列表，并且每个单词都是单个token，我们将把我们的数据集分解为一个token列表，表示为N。...添加到单词embedding矩阵的上一步获得的转置输出。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
