值得一提的是，word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系。 自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。在机器学习中，如何使用向量表示词？...最早的词向量是很冗长的，它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小，对于每个具体的词汇表中的词，将对应的位置置为1。...（假设单词向量空间dim为V，上下文单词个数为C） 所有onehot分别乘以共享的输入权重矩阵W（V*N矩阵，N为自己设定的数，初始化权重矩阵W） 所得的向量 （注意onehot向量乘以矩阵的结果） 相加求平均作为隐层向量...乘以输出权重矩阵W’ {N*V} 得到向量 {1*V} 激活函数处理得到V-dim概率分布 {PS: 因为是onehot嘛，其中的每一维斗代表着一个单词}，概率最大的index所指示的单词为预测出的中间词...举个栗子，我们拥有10000个单词的词汇表，我们如果想嵌入300维的词向量，那么我们的输入-隐层权重矩阵和隐层-输出层的权重矩阵都会有 10000 x 300 = 300万个权重，在如此庞大的神经网络中进行梯度下降是相当慢的
batch_size 是批量大小。 max_length 是滑动窗口的大小。 stride 是滑动窗口的步长。...2.7 Token Embedding 创建 步骤1：定义Token ID和词汇表 假设我们有4个Token，其ID是 [2, 3, 5, 1]，词汇表的大小为6。...- vocab_size 是词汇表的大小，也就是可能的Token ID的总数。 - output_dim 是嵌入向量的维度。...- 嵌入层的权重矩阵是随机初始化的。 权重矩阵的形状为 (vocab_size, output_dim)。...(context_length, output_dim) # 位置嵌入层 假设位置嵌入层初始化后的权重矩阵是： tensor([[ 0.1, 0.2, -0.3], # 位置0 [
在前向传播中，将输入的值、键和查询分别通过对应的线性层。 使用einsum进行矩阵乘法，以计算查询和键之间的注意力分数。 可选地，应用一个掩码（mask）来避免在注意力分数上关注某些特定位置。...以下是一个如何在一个简单的序列处理任务中使用自注意力模块的示例： import torch import torch.nn as nn # 假设我们有一个特定大小的嵌入层和自注意力层 embed_size...模型的输入是一个整数序列，这些整数代表词汇表中的索引，然后模型输出一个相同长度的序列，其中的每个元素是对应的词汇表大小的向量，表示概率分布。...模型的任务是基于给定的上文，生成故事的续写。我们一次性处理32个故事片段（即批量大小为32），每个片段目标生成长度为100个单词，模型可以从一个包含10000个单词的词汇表中选择每个位置的单词。...10000：这是词汇表大小，表示模型可以从10000个不同的单词中选择每个位置的单词。 如何使用输出 对于批量中的每个故事片段，模型在每个单词位置上输出一个长度为10000的概率分布向量。
而对于海量的词语来讲，计算效率是需要考虑的。 词关系。和One hot representation相比，Distributed representation能够表达词与词之间的关系。 数量。...假设有一句子"The quick brown fox jumps over the lazy dog" ，设定的窗口大小为2（ ?...x 300的权矩阵的向量值，从而解决计算速度缓慢的问题。...目前设计的网络结构实际上是由DNN+softmax()组成。 由于每个输入向量有且仅有一个元素为1，其余元素为0，所以计算词嵌入向量实际上就是在计算隐藏层的权矩阵。...即输入词在输出层分别对词汇表的每一个词进行概率计算，如果在海量词汇表的前提下，计算效率是否需要考虑在内？有没有更快的计算方式呢？ 此外，本文第3节提到的分层softmax是什么？
准备 许多算法依赖于矩阵运算。 TensorFlow 为我们提供了易于使用的操作来执行此类矩阵计算。...() 两个张量之间差异的平方 工作原理 重要的是要知道我们可以使用哪些函数，以便我们可以将它们添加到我们的计算图中。...我们将输入两个大小为3 x 5的 NumPy 数组。我们将每个矩阵乘以一个大小常数5 x 1,，这将产生一个大小为3 x 1的矩阵。然后我们将其乘以1 x 1矩阵，再次产生3 x 1矩阵。...如果我们将大小标准化为固定大小，那么我们应该明确地将该大小写为大小。建议将None用作维度，以限制数据的批量大小（或我们一次计算的数据点数）。...工作原理 批量训练和随机训练的优化方法和收敛性不同。找到一个好的批量大小可能很困难。为了了解批量与随机指标之间的收敛程度如何不同，建议读者将批量大小更改为各种级别。
四、Self-Attention 的细节 4.1 计算Query 向量，Key 向量，Value 向量 下面我们先看下如何使用向量来计算 Self Attention，然后再看下如何使用矩阵来实现 Self...下面让我们来看，如何使用矩阵来计算所有位置的输出向量。 五、使用矩阵计算 Self-Attention 第一步是计算 Query，Key，Value 的矩阵。...在多头注意力机制中，我们为每组注意力维护单独的 WQ, WK, WV 权重矩阵。将输入 X 和每组注意力的WQ, WK, WV 相乘，得到 8 组 Q, K, V 矩阵。...七、代码实现矩阵计算 Attention 下面我们是用代码来演示，如何使用矩阵计算 attention。首先使用 PyTorch 库提供的函数实现，然后自己再实现。...这里我们的代码实现中，第 1 维是 batch size，第 2 维是句子长度。代码里也包括：如何用矩阵实现多组注意力的并行计算。代码中已经有详细注释和说明。
在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么 TensorFlow 的计算图会非常大。...此外，我们还需要配置整个训练、验证与测试的过程。例如在神经网络中，定义整个正向传播的过程与参数并设定学习率、正则化率和批量大小等各类训练超参数。...例如在计算机视觉中，我们需要随机初始化整个模型参数数值，并将图像成批（图像数等于批量大小）地馈送到定义好的卷积神经网络中。第三步即更新权重并获取返回值，这个一般是控制训练过程与获得最终的预测结果。...其中「×」为数据点，我们需要找到一条直线以最好地拟合这些数据点。该直线和这些数据点之间的距离即损失函数，所以我们希望找到一条能令损失函数最小的直线。...以下是使用 TensorFlow 构建线性回归的简单案例。 1. 构建目标函数（即「直线」） 目标函数即 H(x)=Wx+b，其中 x 为特征向量、W 为特征向量中每个元素对应的权重、b 为偏置项。
在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。在上面的计算图中，结点 1 和结点 2 都是定义的常量 tf.constant()。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么 TensorFlow 的计算图会非常大。...一般来说二维向量可以表示平面中线段的量和方向，三维向量和表示空间中线段的量和方向。二阶张量即矩阵，我们可以看作是填满数字的一个表格，矩阵运算即一个表格和另外一个表格进行运算。...此外，我们还需要配置整个训练、验证与测试的过程。例如在神经网络中，定义整个正向传播的过程与参数并设定学习率、正则化率和批量大小等各类训练超参数。...例如在计算机视觉中，我们需要随机初始化整个模型参数数值，并将图像成批（图像数等于批量大小）地馈送到定义好的卷积神经网络中。
示例中的输入输出大小嵌入层：输入为文本索引列表，输出为(sequence_length, embedding_dim)的张量。...词嵌入是一种将词（或在此例中为汉字）映射到高维空间中的密集向量表示的方法，这些向量能够捕捉到词之间的语义和语法关系。假设我们有一个包含2000个汉字的文本数据集，并希望将这些汉字映射到词嵌入向量中。...在这个例子中，embedding_dim 将是我们为每个汉字选择的向量维度。这个维度是一个超参数，需要根据具体任务、数据集大小和可用计算资源来决定。...那么，输出将是一个形状为(2000, embedding_dim)的矩阵，其中embedding_dim是嵌入向量的维度。...例如，如果有64个卷积核，则输出可能是一个形状为(new_length, 64)的矩阵，其中new_length是小于2000的某个值，具体取决于卷积核大小和步长。4.
到255之间的整数）解码为指定编码的字符。...字节以十进制表示为0到255之间的整数。 # 在255之前，标记和字节表示之间存在一对一的对应关系。...# 计算动作维度的乘积作为b_len W_len = b_len * np.prod(E["obs_dim"]) # 计算观测维度的乘积与b_len相乘作为W_len...，词汇表大小为vocab_size，输出维度为n_out # explicitly set embedding weights # 明确设置嵌入权重 self.layer1...(X, lambda_, params, batch_size): # 禁用即时执行模式 tf.compat.v1.disable_eager_execution() # 获取输入数据的批量大小
主机和设备之间的数据传输 设备内存的带宽是上百G而PCIe总线的带宽就8G，所以最重要的就是尽量不要传输数据，要把数据放到GPU上，即使在当前的Kernel用不到也要放在上头。...一个十字花：在计算力2.x的时候允许cache L1 和L2，在更高的计算力下默认只cache L2，虽然也可以通过设置打开L1 俩十字花：在计算力2.x和3.xcache L1 and L2，在计算力...对于计算力2.x的设备，请求可以简单的总结如下：线程束内线程并行地访问将会聚合成一系列事务，事务的数量和为warp的所有线程服务所需的cache 块一样。...L1是用来给本地内存使用的。一些计算力比如3.5,3.7和5.2允许设置L1。 9.2.1.1. 一个简单的访问模式 这个简单的模式是这样的： ? 这个访问方式触发一个128字节的内存事务。...b的块 __shared__ float aTile[TILE_DIM][TILE_DIM],bTile[TILE_DIM][TILE_DIM]; //这是当前线程操作的坐标，注意这里线程的坐标已经是两维的了
，默认情况下，我们首先分别进行卷积大小为3和5的两个转换 ? 和 ? 。请注意， ? 和 ? 均由高效的分组/深度卷积，批量标准化和ReLU函数组成。...Fgp为全局平均池化操作，Ffc为先降维再升维的两层全连接层。需要注意的是输出的两个矩阵a和b，其中矩阵b为冗余矩阵，在图1两个分支的情况下b=1-a。...具体来说，s的第c个元素是通过空间尺寸H×W收缩U来计算的： ? 此外，还创建了一个紧凑的特征z∈Rd×1，以便为精确和自适应选择提供指导。...其中L表示d的最小值（L=32是我们实验中的典型设置） Select: Select操作对应于SE模块中的Scale。区别是Select使用a和b两个权重矩阵对 ? 和 ?...，a、b表示 ? 和 ? 的soft attention， ? 是A的第c行， ? 是a的第c个元素。在两个分支的情况下，矩阵B是冗余的，因为 ? 。
，不必放到每个头里面 def forward(self, query, key, value, mask=None, dropout=None): # 将每个批量的 Q 和 K.T 做矩阵乘法..., self.h * self.d_k) # 执行最后的矩阵相乘 return self.output_linear(x) 缩写表 BS：批量大小，即一批数据中样本大小，训练集和测试集可能不同...，那就是TBS和VBS ES：嵌入大小，嵌入向量空间的维数，也是注意力层的隐藏单元数量，GPT 中一般是 768 ML：输入序列最大长度，一般是512或者1024，不够需要用填充 HC：头部的数量...，需要能够整除ES，因为每个头的输出拼接起来才是层的输出 HS：头部大小，等于ES // HC VS：词汇表大小，也就是词的种类数量 尺寸备注 嵌入层的矩阵尺寸应该是VS * ES 注意力层的输入尺寸是...BS * ML * ES 输出以及 Q K V 和输入形状相同 每个头的 QKV 尺寸为BS * ML * HS 权重矩阵尺寸为ES * ES 相关矩阵 S 尺寸为BS * ML * ML
通过这种方式，对于每个单词，只要它在词汇表中存在，就会将该单词在相应的位置设置为1，而向量中其它的位置设置为0。但这种方式可能为每个单词创建相当大的向量，且不会提供任何其他信息，例如单词之间的关系。...每个整数映射到字典中的一个值，该字典对整个语料库进行编码，字典中的键是词汇表本身。此外，可以添加参数num_words，该参数负责设置词汇表的大小。num_words保留最常见的单词。...这种情况下，就可以使用Keras 的嵌入层，它采用先前计算的整数并将它们映射到嵌入的密集向量，需要设定以下参数： input_dim：词汇量的大小 output_dim：密集向量的大小 input_length...最流行的方法是由谷歌开发的Word2Vec和由斯坦福NLP组开发的Glove，其中Word2Vec是通过神经网络来实现，而GloVe通过共生矩阵和使用矩阵分解来实现。在这两种情况下，都是进行降维处理。...下面将了解如何使用斯坦福NLP组的GloVe词嵌入，从这里下载6B大小的词嵌入（822 MB），还可以在GloVe主页面上找到其他的词嵌入，另外预训练好的Word2Vec的嵌入词可以在此下载。
一、我现在有一个175B的GPT模型，但我的计算机运行不起来，想给它压缩成6B的小型模型，应该采取哪些具体步骤？...然而，与蒸馏相比，参数合并也存在一些缺点： 信息损失：合并参数可能会导致信息的损失，因为层之间的差异性被消除了。这可能会影响模型的性能和表达能力。...为了将一个包含128个数字的数组arr采样为32个数字的加权平均值，我们可以使用矩阵相乘的方法。首先，我们创建一个大小为32x128的权重矩阵weights，其中每个元素都是随机生成的权重值。...然后，将数组arr视为大小为1x128的矩阵，并通过矩阵乘法将其与权重矩阵相乘。最后，将得到的32x128结果矩阵按行求和，得到一个大小为32的加权平均值数组。...) # 保证 HeadSize 和 HeadCount 这个维度和为一 dim_sample /= dim_sample.sum(axis=0, keepdims=True) head_sample /
实战语言模型系列： [L1]实战语言模型~语料词典的生成 [L2]实战语言模型~数据batching a Embedding 层 在介绍完了如何处理数据以及如何构造样本之后，就可以构建我们的神经网络语言模型了...简单的单词编号是不包含任何的语义信息的。两个单词之间编号越相近，并不意味着他们的含义有任何的关联（我们创建词汇表的时候按照的是词频的大小来排序的）。...假设词向量的维度是EMB_SIZE，词汇表的大小为VOCAB_SIZE，那么所有单词的词向量可以放入一个大小为VOCAB_SIZE * EMB_SIZE。...在读取词向量的时候，tensorflow给我们提供了一个tf.nn.embedding_lookup方法，那下面看看如何在使用tensorflow实现embedding层： import tensorflow...： import tensorflow as tf #词汇表为4 VOCAB_SIZE = 4 #将维度到2 EMB_SIZE = 2 #随机生成一个词向量矩阵 embedding = tf.get_variable
我们观察到，将其在语言领域的高性能转移到视觉领域的重大挑战可以解释为两种模式之间的差异。其中一个差异涉及规模。...预训练中学习到的相对位置bias矩阵也可用于初始化模型\(\hat{B}\)，以便通过双三次插值以不同的窗口大小进行微调[19，60]。...C=192 \,\, layer \, numbers={2,2,18,2}\)； 这里的最基础模型是Swin-B模型，它和ViT-B/DeiT-B模型的计算复杂度一样。...ImageNet图像分类模型变量的模型大小、理论计算复杂度（FLOPs）和吞吐量如表1所示。...像素块 \(patch_{a}\) 与像素块 \(patch_{b}\) 之间的偏置应该和像素块 \(patch_{a+1}\) 与像素块 \(patch_{b+1}\) 之间的偏置一样！
怎么计算it呢？ 这就要用到短期记忆和事件，再次创建一个小型神经网络，其输入为短期记忆和事件。...把它们代入一个小型线性函数里，在函数里乘以一个新矩阵，再加一个新偏差 ，把所得结果代入 sigmoid 函数 使其值保持在 0 和 1 之间 ? ?...词嵌入 Word embeddings 我们知道LSTM接受预期的输入大小和hidden_dim，但是句子很少具有一致的大小，那么我们如何定义LSTM的输入呢？...在这个网络的最开始，我们将创建一个“Embedding”层，它接受我们词汇表的大小，并为输入的单词序列中的每个单词返回指定大小的矢量embedding_dim。 重要的是，这是该网络的第一层。...EMBEDDING_DIM为我们简单的词汇和训练集定义了单词向量的大小; 我们将它们保持在较小的位置，以便我们可以看到当我们训练时重量如何变化 注意：复杂数据集的嵌入维度通常会大得多，大约为64,128
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