从零实现深度学习框架——带Attentiond的Seq2seq机器翻译

引言

本着“凡我不能创造的,我就不能理解”的思想,本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架,该框架类似PyTorch能实现自动求导。

要深入理解深度学习,从零开始创建的经验非常重要,从自己可以理解的角度出发,尽量不使用外部完备的框架前提下,实现我们想要的模型。本系列文章的宗旨就是通过这样的过程,让大家切实掌握深度学习底层实现,而不是仅做一个调包侠。

本文我们为seq2seq模型加上注意力机制,同样也来做机器翻译任务。

注意力层

image-20230705113431666

在上篇文章中我们对注意力机制有一个详细的解释,这里直接拿过来用。

class Attention(nn.Module)

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