Matlab реализует модель Transformer
Transformer был предложен в статье «Внимание — это все, что вам нужно» и теперь является эталонной моделью, рекомендованной Google Cloud TPU. Код Tensorflow, относящийся к статье, можно получить на GitHub как часть пакета Tensor2Tensor. Гарвардская команда НЛП также реализовала версию на основе PyTorch и аннотировала статью. Если вас интересует этот принцип, вы можете найти соответствующие документы и блоги для изучения.Этот блог направлен на реализацию модели Transformer на основе Matlab.
Код реализации выглядит следующим образом:
MATLAB реализует модель Transformer, включая модули для многоуровневого внимания и упреждающих слоев, что позволяет выполнять расширенное моделирование последовательности и извлечение признаков. Код можно использовать для различных задач, таких как обработка естественного языка и анализ временных рядов.
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));