Понимание трансформеров через реализацию и визуализацию весов внимания путем анализа промежуточных слоев модели. Было показано, что трансформеры представляют собой отличную архитектуру нейронной сети и хорошо работают в различных областях, особенно зарекомендовав себя в области NLP и Vision. Это архитектура кодер-декодер с блоком кодировщика, генерирующим ключи и значения для блока декодера посредством многоголового внутреннего внимания, и блоком декодера, генерирующим запросы через..

Трансформеры Обязательное предупреждение: вам потребуется много внимания, чтобы проработать детали, так что будьте готовы. 🏋 Ниже приведено изображение Трансформера, которое можно увидеть в сообщениях блога, объясняющих Трансформеры, и оно также предоставлено в оригинальном документе «Внимание - это все, что вам нужно». Вначале это было пугающим для меня, и я уверен, что это будет для вас тоже, но не волнуйтесь, поскольку мы расшифровываем тайну, вы начнете получать от нее..

Введение В этом сообщении я подытожу свое понимание внимания, используемого в обработке естественного языка (НЛП). Как машинное обучение и самообучающийся НЛП, когда я впервые столкнулся с идеей внимания, я был ошеломлен целой кучей ее различных вариаций и всеми тонкостями, связанными с реализациями. Теперь, после прочтения статей, блогов и кода, просмотра видео на YouTube, а также самостоятельного внедрения в несколько проектов, я обнаружил, что на самом деле это не так уж сложно..

В этом томе мы описываем, как мы реализовали модель Transformer для рекомендаций в Gousto, и визуализируем механизм внимания Transformer, чтобы понять сигналы клиентов, которые модель использует для прогнозирования. В Gousto мы решили проблему холодного старта клиентов с рекомендациями , смоделировав клиентов как последовательность заказанных ими рецептов, а не изучая отдельные пользовательские встраивания. Такой подход проложил путь к использованию современной архитектуры в машинном..

На заре НЛП, везде, где есть долгосрочные зависимости, мы страдали от проблемы исчезающего градиента даже при использовании RNN, LSTM. Эти модели обрабатывают последовательности ввода одну за другой, слово за словом, без распараллеливания процесса. Трансформатор обеспечивает распараллеливание, заменяя повторение вниманием и кодируя позицию символа в последовательности. Знакомство с вниманием: Функция внимания в основном придает важность некоторым входным состояниям, в которых она..