From 9527967eb78eb82ade161f794a3d234e9df6ca94 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Patrik=20Pavli=C5=A1in?= Date: Sat, 23 Oct 2021 17:21:43 +0000 Subject: [PATCH] Update 'pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md' --- pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md b/pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md index 36401188..07d72504 100644 --- a/pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md +++ b/pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md @@ -42,11 +42,11 @@ Obe vrstvy encodera a decodera majú feed-forward neurónovú sieť (umelá neur **Transformer Encoder** -Encoder sa skladá zo zásobníka _N = 6_ rovnakých vrstiev. Každá vrstva má dve podvrstvy. Prvým je multi-head self-attention mechanizmus a druhým je jednoduchá polohovo plne prepojená sieť spätnej väzby. Multi-head Attention je modul pre mechanizmy pozornosti, ktorý prechádza mechanizmom pozornosti niekoľkokrát paralelne. Self-attention, tiež známy ako Intra-attention, je mechanizmus pozornosti, ktorý spája rôzne polohy jednej sekvencie s cieľom vypočítať reprezentáciu tej istej sekvencie. Okolo každej z dvoch čiastkových vrstiev sa používa zvyškové spojenie, po ktorom nasleduje normalizácia vrstvy. To znamená, že výstupom každej podvrstvy je _LayerNorm (x + Sublayer (x))_, kde _Sublayer (x)_ je funkcia implementovaná samotnou podvrstvou. Aby sa uľahčili tieto zvyškové spojenia, všetky podvrstvy v modeli, ako aj vkladacie vrstvy, produkujú výstupy dimenzie _dmodel_ = 512. +Encoder sa skladá zo zásobníka _N = 6_ rovnakých vrstiev. Každá vrstva má dve podvrstvy. Prvým je Multi-head Self-attention mechanizmus a druhým je jednoduchá polohovo plne prepojená sieť spätnej väzby. Multi-head attention je modul pre mechanizmy pozornosti, ktorý prechádza mechanizmom pozornosti niekoľkokrát paralelne. Self-attention, tiež známy ako Intra-attention, je mechanizmus pozornosti, ktorý spája rôzne polohy jednej sekvencie s cieľom vypočítať reprezentáciu tej istej sekvencie. Okolo každej z dvoch čiastkových vrstiev sa používa zvyškové spojenie, po ktorom nasleduje normalizácia vrstvy. To znamená, že výstupom každej podvrstvy je _LayerNorm (x + Sublayer (x))_, kde _Sublayer (x)_ je funkcia implementovaná samotnou podvrstvou. Aby sa uľahčili tieto zvyškové spojenia, všetky podvrstvy v modeli, ako aj vkladacie vrstvy, produkujú výstupy dimenzie _dmodel_ = 512. **Transformer Decoder** -Decoder je tiež zložený zo zásobníka _N = 6_ rovnakých vrstiev. Okrem dvoch podvrstiev v každej vrstve encodera, decoder vkladá tretiu podvrstvu, ktorá vykonáva multi-head attention nad výstupom encoder zásobníka. Podobne ako encoder, používa zvyškové spojenia okolo každej z podvrstiev, po ktorých nasleduje normalizácia vrstvy. Toto maskovanie v kombinácii so skutočnosťou, že vloženia výstupov sú posunuté o jednu pozíciu, zaisťuje, že predpovede pre polohu _i_ môžu závisieť iba od známych výstupov v polohách menších ako _i_. +Decoder je tiež zložený zo zásobníka _N = 6_ rovnakých vrstiev. Okrem dvoch podvrstiev v každej vrstve encodera, decoder vkladá tretiu podvrstvu, ktorá vykonáva Multi-head attention nad výstupom encoder zásobníka. Podobne ako encoder, používa zvyškové spojenia okolo každej z podvrstiev, po ktorých nasleduje normalizácia vrstvy. Toto maskovanie v kombinácii so skutočnosťou, že vloženia výstupov sú posunuté o jednu pozíciu, zaisťuje, že predpovede pre polohu _i_ môžu závisieť iba od známych výstupov v polohách menších ako _i_. **Scaled Dot-Product Attention** @@ -89,6 +89,6 @@ The Transformer využíva Multi-head attention tromi rôznymi spôsobmi: Vo vrstvách „encoder-decoder attention“ pochádzajú dotazy z predchádzajúcej vrstvy decodera a pamäťové kľúče a hodnoty sú z výstupu encodera. To umožňuje každej pozícii v decoderi zúčastniť sa na všetkých pozíciách vo vstupnej sekvencii. -Encoder obsahuje vrstvy self-attention. Vo vrstve self-attention pochádzajú všetky kľúče, hodnoty a dotazy z rovnakého miesta, teda predchádzajúcej vrstvy v encoderu. Každá pozícia v encoderi sa môže venovať všetkým polohám v predchádzajúcej vrstve encodera. +Encoder obsahuje vrstvy Self-attention. Vo vrstve self-attention pochádzajú všetky kľúče, hodnoty a dotazy z rovnakého miesta, teda predchádzajúcej vrstvy v encoderu. Každá pozícia v encoderi sa môže venovať všetkým polohám v predchádzajúcej vrstve encodera. Vrstvy self-attention v decoderi umožňujú každej pozícii v decoderi zúčastniť sa na všetkých polohách v decoderi až do danej polohy. Musí sa zabrániť toku informácii v decoderi, aby sa zachovala autoregresívna vlastnosť (model časových radov, ktorý používa pozorovania z predchádzajúcich časových krokov ako vstup do regresnej rovnice na predpovedanie hodnoty v nasledujúcom časovom kroku). To implementujeme do scaled dot-product attention pomocou maskovania (nastavením na -∞) všetkých hodnôt na vstupe softmax, ktoré zodpovedajú nezákonným spojeniam. \ No newline at end of file