Matlab implementa el modelo Transformer

Matlab implementa el modelo Transformer

Transformer fue propuesto por el periódico "Attention is All You Need" y ahora es el modelo de referencia recomendado por Google Cloud TPU. El código de Tensorflow relacionado con el documento se puede obtener de GitHub como parte del paquete Tensor2Tensor. El equipo de NLP de Harvard también implementó una versión basada en PyTorch y anotó el artículo. Si está interesado en el principio, puede encontrar documentos y blogs relacionados para aprender.Este blog tiene como objetivo implementar el modelo Transformer basado en Matlab.

El código de implementación es el siguiente:

MATLAB implementa el modelo Transformer, incluidos los módulos para la atención de varios cabezales y las capas de avance, lo que permite el modelado de secuencias avanzado y la extracción de características. El código se puede utilizar para diversas tareas, como el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de series temporales.

classdef Transformer < matlab.mixin.Copyable
    properties
        embedding
        encoderLayers
    end
    methods
        function obj = Transformer(inputDim, hiddenDim, numLayers, numHeads)
            obj.embedding = embeddingLayer(hiddenDim, inputDim);
            obj.encoderLayers = repmat(EncoderLayer(hiddenDim, numHeads), 1, numLayers);
        end
        
        function encoded = forward(obj, x)
            embedded = obj.embedding(x);
            encoded = embedded;
            
            for i = 1:numel(obj.encoderLayers)
                encoded = obj.encoderLayers(i).forward(encoded);
            end
        end
    end
end

classdef EncoderLayer < matlab.mixin.Copyable
    properties
        multiheadAttention
        feedForward
    end
    
    methods
        function obj = EncoderLayer(hiddenDim, numHeads)
            obj.multiheadAttention = MultiheadAttention(hiddenDim, numHeads);
            obj.feedForward = FeedForward(hiddenDim);
        end
        
        function encoded = forward(obj, x)
            attended = obj.multiheadAttention.forward(x, x, x);
            encoded = obj.feedForward.forward(attended);
        end
    end
end

classdef MultiheadAttention < matlab.mixin.Copyable
    properties
        numHeads
        headDim
        qLinear
        kLinear
        vLinear
        outLinear
    end
    
    methods
        function obj = MultiheadAttention(hiddenDim, numHeads)
            obj.numHeads = numHeads;
            obj.headDim = hiddenDim / numHeads;
            
            obj.qLinear = fullyConnectedLayer(hiddenDim);
            obj.kLinear = fullyConnectedLayer(hiddenDim);
            obj.vLinear = fullyConnectedLayer(hiddenDim);
            obj.outLinear = fullyConnectedLayer(hiddenDim);
        end
        
        function attended = forward(obj, query, key, value)
            batchSize = size(query, 1);
            
            q = obj.qLinear.forward(query);
            k = obj.kLinear.forward(key);
            v = obj.vLinear.forward(value);
            
            q = reshape(q, [batchSize, obj.numHeads, obj.headDim]);
            k = reshape(k, [batchSize, obj.numHeads, obj.headDim]);
            v = reshape(v, [batchSize, obj.numHeads, obj.headDim]);
            
            scores = (q * k') / sqrt(obj.headDim);
            attention = softmax(scores, 'dim', -1);
            
            attended = attention * v';
            attended = reshape(attended, [batchSize, obj.headDim * obj.numHeads]);
            attended = obj.outLinear.forward(attended);
        end
    end
end

classdef FeedForward < matlab.mixin.Copyable
    properties
        linear1
        linear2
    end
    
    methods
        function obj = FeedForward(hiddenDim)
            obj.linear1 = fullyConnectedLayer(hiddenDim * 4);
            obj.linear2 = fullyConnectedLayer(hiddenDim);
        end
        
        function x = forward(obj, x)
            x = obj.linear1.forward(x);
            x = relu(x);
            x = obj.linear2.forward(x);
        end
    end
end

% Usage example
inputDim = 1000;
hiddenDim = 256;
numLayers = 6;
numHeads = 8;

model = Transformer(inputDim, hiddenDim, numLayers, numHeads);
inputData = [1, 2, 3, 4, 5; 6, 7, 8, 9, 10];  % Example input data
output = model.forward(inputData);
disp(size(output));