Encodeur de transformateur Pytorch expliqué

Un encodeur de transformateur est une architecture d'apprentissage en profondeur conçu pour traiter efficacement les séquences d'entrée.

A transformer encoder is a deep learning architecture that can process input sequences. It is a variant of the transformer model, which was introduced in a seminal paper by researchers at Google in 2017. Unlike traditional recurrent neural networks (RNNs), transformers process all tokens in parallel, making them more efficient for large data sets.

Un encodeur de transformateur est une architecture d'apprentissage en profondeur qui peut traiter les séquences d'entrée. Il s'agit d'une variante du modèle de transformateur, qui a été introduit dans un article fondateur par des chercheurs de Google en 2017. Contrairement aux réseaux de neurones récurrents traditionnels (RNN), les transformateurs traitent tous les jetons en parallèle, ce qui les rend plus efficaces pour les grands ensembles de données.

Transformers have revolutionized natural language processing (NLP) and are now impacting other domains like computer vision. They consist of two main parts: an encoder and a decoder. The encoder reads the input sequence and learns a rich representation of its meaning and context. This encoded representation can then be used by the decoder to generate output sequences in the same language or translate them into another language.

Les transformateurs ont révolutionné le traitement du langage naturel (PNL) et ont désormais un impact sur d'autres domaines comme la vision par ordinateur. Ils se composent de deux parties principales: un encodeur et un décodeur. L'encodeur lit la séquence d'entrée et apprend une riche représentation de sa signification et de son contexte. Cette représentation codée peut ensuite être utilisée par le décodeur pour générer des séquences de sortie dans la même langue ou les traduire dans une autre langue.

A transformer encoder is a type of transformer that is designed to extract useful features from input sequences. It is built from several identical layers, each of which performs three operations:

Un encodeur de transformateur est un type de transformateur conçu pour extraire des fonctionnalités utiles des séquences d'entrée. Il est construit à partir de plusieurs couches identiques, chacune effectuant trois opérations:

Each layer also uses a residual connection and layer normalization to improve the flow of gradients and prevent overfitting.

Chaque couche utilise également une connexion résiduelle et une normalisation de la couche pour améliorer l'écoulement des gradients et empêcher le sur-ajustement.

Here is an example of how to build a transformer encoder in PyTorch:

Voici un exemple de la façon de construire un encodeur de transformateur à Pytorch:

```python

`` Python

import torch

Importer une torche

from torch import nn

à partir de l'importation de la torche nn

class TransformerEncoderLayer(nn.Module):

Class TransformEREncoderLAyer (nn.module):

def __init__(self, d_model, nhead, dropout=0.1):

def __init __ (self, d_model, nhead, dropout = 0,1):

super().__init__()

super () .__ init __ ()

self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)

self.multihead_attn = nn.MultiHeadAttention (d_model, nhead, dropout = dropout)

self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_model * 4)

self.linear1 = nn.linear (d_model, d_model * 4)

self.linear2 = nn.Linear(d_model * 4, d_model)

self.linear2 = nn.linear (d_model * 4, d_model)

self.dropout = nn.Dropout(dropout)

self.dropout = nn.dropout (Dropout)

self.activation = nn.ReLU()

self.activation = nn.relu ()

self.layer_norm1 = nn.LayerNorm(d_model)

self.layer_norm1 = nn.layernorm (d_model)

self.layer_norm2 = nn.LayerNorm(d_model)

self.layer_norm2 = nn.layernorm (d_model)

def forward(self, x, mask=None):

Def en avant (self, x, masque = aucun):

x = self.layer_norm1(x)

x = self.layer_norm1 (x)

x = self.multihead_attn(x, x, x, mask, output_ranges=None, attn_output_weights=None, keepdims=False, use_output_ranges=False, )['output']

x = self.multihead_attn (x, x, x, masque, output_ranges = aucun, attn_output_weights = aucun, keepdims = false, use_output_ranges = false,) ['output']

x = self.dropout(x)

x = self.dropout (x)

x = x + x

x = x + x

x = self.layer_norm2(x)

x = self.layer_norm2 (x)

temp = self.linear2(self.activation(self.linear1(x)))

temp = self.linear2 (self.activation (self.linear1 (x)))

x = self.dropout(temp)

x = self.dropout (temp)

x = x + x

x = x + x

return x

retour x

class TransformerEncoder(nn.Module):

CLASS TRANSFORMERENCODER (NN.Module):

def __init__(self, d_model, nhead, num_layers, dropout=0.1):

Def __init __ (self, d_model, nhead, num_layers, dropout = 0.1):

super().__init__()

super () .__ init __ ()

self.layers = nn.ModuleList(

self.layers = nn.modulelist (

[TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dropout) for _ in range(num_layers)]

[TransformEREncoderLaYer (d_model, nhead, dépôt) pour _ dans la plage (num_layers)]

)

)

self.num_layers = num_layers

self.num_layers = num_layers

def forward(self, x, mask=None):

Def en avant (self, x, masque = aucun):

for i in range(self.num_layers):

pour i dans la gamme (self.num_layers):

x = self.layers[i](x, mask)

x = self.layers [i] (x, masque)

return x

retour x

```

`` '

This code defines two classes: TransformerEncoderLayer and TransformerEncoder. TransformerEncoderLayer implements a single layer of the transformer encoder, which includes multi-head self-attention, a feedforward network, and two layer normalization layers. TransformerEncoder stacks multiple TransformerEncoderLayer instances to create a complete transformer encoder.

Ce code définit deux classes: TransformEREncoderEer et TransformeRencoder. TransformEREncoderLaYer implémente une seule couche du codeur de transformateur, qui comprend une auto-attention à plusieurs têtes, un réseau de restauration et des couches de normalisation à deux couches. TransformEREncoder empile plusieurs instances TransformEREncoderLAyer pour créer un encodeur de transformateur complet.

The transformer encoder can be used to process various types of input sequences, such as text, الصوت, or time series data. It is a powerful architecture that can extract rich features from sequential data and achieve state-of-the-art results on a wide range of tasks.

L'encodeur de transformateur peut être utilisé pour traiter divers types de séquences d'entrée, telles que le texte, الصوت ou les données de séries chronologiques. Il s'agit d'une architecture puissante qui peut extraire des fonctionnalités riches à partir de données séquentielles et obtenir des résultats de pointe sur un large éventail de tâches.

In addition to the components mentioned above, transformer encoders may also include other modules, such as convolutional layers, recurrent layers, or positional encodings. These modules can be used to further improve the performance of the transformer encoder on specific tasks.

En plus des composants mentionnés ci-dessus, les encodeurs de transformateurs peuvent également inclure d'autres modules, tels que des couches convolutionnelles, des couches récurrentes ou des encodages de position. Ces modules peuvent être utilisés pour améliorer davantage les performances de l'encodeur de transformateur sur des tâches spécifiques.

Here are some examples of how the transformer encoder can be used in different applications:

Voici quelques exemples de la façon dont le codeur de transformateur peut être utilisé dans différentes applications:

In natural language processing (NLP), transformer encoders are used to extract meaning from text. For example, they can be used to perform tasks such as sentiment analysis, question answering, and machine translation.

Dans le traitement du langage naturel (NLP), les encodeurs de transformateurs sont utilisés pour extraire le sens du texte. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour effectuer des tâches telles que l'analyse des sentiments, la réponse aux questions et la traduction automatique.

In computer vision, transformer encoders are used to process images and videos. For example, they can be used to perform tasks such as image classification, object detection, and video segmentation.

Dans la vision par ordinateur, les encodeurs de transformateurs sont utilisés pour traiter les images et les vidéos. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour effectuer des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation vidéo.

In time series analysis, transformer encoders can be used to extract patterns from time-varying data. For example, they can be used to perform tasks such as anomaly detection, time series forecasting, and activity recognition.

Dans l'analyse des séries chronologiques, les encodeurs de transformateurs peuvent être utilisés pour extraire des modèles à partir de données variant dans le temps. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour effectuer des tâches telles que la détection des anomalies, la prévision des séries chronologiques et la reconnaissance des activités.

Overall, the transformer encoder is a versatile and powerful architecture that has revolutionized the field of deep learning. It is used in a wide range of applications and continues to be an active area of research

Dans l'ensemble, le transformateur Encodeur est une architecture polyvalente et puissante qui a révolutionné le domaine de l'apprentissage en profondeur. Il est utilisé dans un large éventail d'applications et continue d'être un domaine de recherche actif