Transformer算法实现IMDB文本分类任务和WMT14机器翻译任务
Transformer算法详解与PyTorch实现
目录
- Transformer算法详解与PyTorch实现
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- 1. Transformer算法简介
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- 1.1 Transformer的优势
- 1.2 Transformer的应用场景
- 2. Transformer的核心组件
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- 2.1 自注意力机制（Self-Attention）
- 2.2 多头注意力机制（Multi-Head Attention）
- 2.3 位置编码（Positional Encoding）
- 2.4 前馈神经网络（Feed-Forward Network）
- 2.5 残差连接与层归一化（Residual Connection & Layer Normalization）
- 3. PyTorch实现Transformer
- 4. 案例一：文本分类任务（IMDB数据集）
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- 4.1 数据集介绍
- 4.2 设计模式
- 4.3 完整代码实现
- 5. 案例二：机器翻译任务（WMT14数据集）
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- 5.1 数据集介绍
- 5.2 设计模式
- 5.3 完整代码实现
- 总结
1. Transformer算法简介
Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，由Vaswani等人在2017年提出。它在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功，尤其是在机器翻译、文本生成和文本分类等领域。Transformer的核心思想是完全摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），仅通过自注意力机制和多层感知机（MLP）来实现序列到序列的建模。
1.1 Transformer的优势
- 并行计算：Transformer不依赖于序列的顺序，可以并行处理输入数据，显著提高了训练速度。
- 长距离依赖：自注意力机制能够捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系，解决了RNN中长距离依赖问题。
- 可扩展性：Transformer可以轻松扩展到更大的模型和数据集，例如BERT、GPT等。