Pytorch Transformer Encoder가 설명했습니다

변압기 인코더는 입력 시퀀스를 효율적으로 처리하도록 설계된 딥 러닝 아키텍처입니다.

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.

변압기 인코더는 입력 시퀀스를 처리 할 수있는 딥 러닝 아키텍처입니다. 2017 년 Google의 연구원들에 의해 주요 논문에 소개 된 변압기 모델의 변형입니다. 기존의 재발 성 신경망 (RNN)과 달리 변압기는 모든 토큰을 병렬로 처리하여 대규모 데이터 세트에보다 효율적입니다.

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.

트랜스포머는 NLP (Natural Language Processing)에 혁명을 일으켰으며 이제 컴퓨터 비전과 같은 다른 도메인에 영향을 미치고 있습니다. 그것들은 인코더와 디코더의 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 인코더는 입력 순서를 읽고 그 의미와 컨텍스트를 풍부하게 표현합니다. 그런 다음이 인코딩 된 표현은 디코더에 의해 동일한 언어로 출력 시퀀스를 생성하거나 다른 언어로 번역하기 위해 사용될 수 있습니다.

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:

변압기 인코더는 입력 시퀀스에서 유용한 기능을 추출하도록 설계된 변압기 유형입니다. 여러 개의 동일한 레이어로 제작되었으며 각 레이어는 세 가지 작업을 수행합니다.

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

각 층은 또한 잔류 연결 및 층 정규화를 사용하여 그라디언트의 흐름을 향상시키고 과적을 방지합니다.

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

다음은 Pytorch에서 변압기 인코더를 구축하는 방법의 예입니다.

```python

```Python

import torch

토치 수입

from torch import nn

Torch import nn에서

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 (드롭 아웃)

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 forward (self, x, mask = none) :

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, mask, output_ranges = none, attn_output_weights = none, respdims = 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 (온도)

x = x + x

x = x + x

return x

반환 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, 드롭 아웃 = 0.1) :

super().__init__()

super () .__ init __ ()

self.layers = nn.ModuleList(

self.layers = nn.modulelist (

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

[range in (num_layers)에 대한 변압기에 대한 변압식 코더 레이어 (d_model, nhead, dropout)]

)

))

self.num_layers = num_layers

self.num_layers = num_layers

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

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

for i in range(self.num_layers):

IN RANGE (self.num_layers) :

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

x = self.layers [i] (x, 마스크)

return x

반환 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.

이 코드는 TransformerEncoderLayer와 TransformerEncoder의 두 가지 클래스를 정의합니다. TransformerEncoderLayer는 다중 헤드 자체 변환, 피드 포워드 네트워크 및 2 개의 층 정규화 층을 포함하는 변압기 인코더의 단일 층을 구현합니다. TransformerEncoder는 다중 변압기 인스턴스 인스턴스를 스테ace로하여 완벽한 변압기 인코더를 만듭니다.

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.

변압기 인코더는 텍스트, ال 기술 또는 시계열 데이터와 같은 다양한 유형의 입력 시퀀스를 처리하는 데 사용될 수 있습니다. 순차적 인 데이터에서 풍부한 기능을 추출하고 광범위한 작업에서 최첨단 결과를 달성 할 수있는 강력한 아키텍처입니다.

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.

위에서 언급 한 구성 요소 외에도 변압기 엔코더에는 컨볼 루션 층, 재발 층 또는 위치 인코딩과 같은 다른 모듈도 포함될 수 있습니다. 이 모듈은 특정 작업에서 변압기 인코더의 성능을 더욱 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.

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

다음은 다른 응용 분야에서 변압기 인코더를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

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.

NLP (Natural Language Processing)에서 변압기 인코더는 텍스트에서 의미를 추출하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 감정 분석, 질문 답변 및 기계 번역과 같은 작업을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.

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.

컴퓨터 비전에서 변압기 인코더는 이미지 및 비디오를 처리하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이미지 분류, 객체 감지 및 비디오 분할과 같은 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

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.

시계열 분석에서 변압기 인코더를 사용하여 시변 데이터에서 패턴을 추출 할 수 있습니다. 예를 들어, 이상 탐지, 시계열 예측 및 활동 인식과 같은 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

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

전반적으로 변압기 인코더는 딥 러닝 분야에 혁명을 일으킨 다목적이고 강력한 아키텍처입니다. 광범위한 응용 분야에서 사용되며 계속해서 활발한 연구 영역입니다.