ग्राफ तंत्रिका नेटवर्क के रूप में ट्रांसफॉर्मर

टीएल; डीआर : चैतन्य जोशी के पोस्ट का अनुवाद " ट्रांसफॉर्मर्स ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स हैं ": आरेख, सूत्र, विचार, महत्वपूर्ण लिंक। लेखक की अनुमति से प्रकाशित।

डेटासेंटर मित्र अक्सर एक ही सवाल पूछते हैं: ग्राफ न्यूरल नेटवर्क एक महान विचार है, लेकिन क्या उनके पास कम से कम कुछ वास्तविक सफलता की कहानियां हैं? क्या उनके पास कोई व्यावहारिक अनुप्रयोग है?

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(Transformers). NLP- GNN-, , "" , .

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NLP

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$$

$$h_{i}^{\ell+1} = \text{Attention} \left( Q^{\ell} h_{i}^{\ell} \ , K^{\ell} h_{j}^{\ell} \ , V^{\ell} h_{j}^{\ell} \right),$$

$$

$$i.e.,\ h_{i}^{\ell+1} = \sum_{j \in \mathcal{S}} w_{ij} \left( V^{\ell} h_{j}^{\ell} \right),$$

$$

$$\text{} \ w_{ij} = \text{softmax}_j \left( Q^{\ell} h_{i}^{\ell} \cdot K^{\ell} h_{j}^{\ell} \right),$$

$$$j \in \mathcal{S}$, $$$Q^{\ell}, K^{\ell}, V^{\ell}$— ( Query, Key Value). , . ! — RNN, .

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(Multi-Head Attention)

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$$h_{i}^{\ell+1} = \text{Concat} \left( \text{head}_1, \ldots, \text{head}_K \right) O^{\ell},$$

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$$\text{head}_k = \text{Attention} \left( Q^{k,\ell} h_{i}^{\ell} \ , K^{k, \ell} h_{j}^{\ell} \ , V^{k, \ell} h_{j}^{\ell} \right),$$

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Scale issues and the Feed-forward sub-layer

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$$h_i^{\ell+1} = \text{LN} \left( \text{MLP} \left( \text{LN} \left( h_i^{\ell+1} \right) \right) \right)$$

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GNN

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$$h_{i}^{\ell+1} = \sigma \Big( U^{\ell} h_{i}^{\ell} + \sum_{j \in \mathcal{N}(i)} \left( V^{\ell} h_{j}^{\ell} \right) \Big),$$

$$$U^{\ell}, V^{\ell}$— GNN, $$$\sigma$— (, , ReLU). —

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और अंत में, हमने हाल ही में एक लेख लिखा है जिसमें हम क्विकड्राव स्केच के साथ एक डेटासेट में ट्रांसफार्मर लगाते हैं । इसकी जांच - पड़ताल करें!

इसके अलावा

पोस्ट का चीनी भाषा में अनुवाद भी किया गया है । Reddit और ट्विटर पर उनकी चर्चा में शामिल हों !

अंग्रेजी से अनुवाद: एंटोन अलेक्सेव
(कृत्रिम बुद्धिमत्ता की प्रयोगशाला, पोम RAS का नाम V.A. Steklov के नाम पर)

बहुमूल्य टिप्पणियों के लिए, अनुवादक धन्यवाद डेनिस किर्यानोवkirdin और मिखाइल इवतिखिएव aspr_spb।