TransNAR - Modelo de Transformer Aprimorado com Neural Algorithmic Reasoner

Descrição

O TransNAR é um modelo avançado de aprendizado de máquina que combina as capacidades de um Transformer com um Neural Algorithmic Reasoner (NAR). Este modelo é projetado para lidar com dados de sequência, aproveitando a atenção multi-cabeça e a codificação posicional dos Transformers, e aprimorando a capacidade de raciocínio com o NAR.

Componentes Principais

1. Camada de Embedding: Converte a entrada de dados em um espaço de alta dimensionalidade.

2. Codificação Posicional: Adiciona informações sobre a posição dos elementos na sequência para capturar dependências temporais.

3. Camadas Transformer: Aplicam mecanismos de atenção multi-cabeça para aprender dependências de longo alcance nas sequências.

4. Neural Algorithmic Reasoner (NAR): Realiza um raciocínio adicional sobre os embeddings produzidos pelas camadas Transformer. Inclui:

   • Camadas de Raciocínio: Processam e ajustam as representações.
   • GRU: Captura dependências temporais e ajusta a representação final.

5. Decodificador: Concatena as saídas das camadas Transformer e do NAR e projeta a saída para o espaço desejado.

6. Camada de Normalização Final: Normaliza a saída para estabilizar o treinamento e melhorar a performance do modelo.

Estrutura do Código

• TransNAR: Classe principal que define a arquitetura do modelo.
• TransformerLayer: Implementa uma camada do Transformer com atenção multi-cabeça e feed-forward.
• NAR: Implementa o Neural Algorithmic Reasoner, que inclui camadas de raciocínio e uma GRU.
• PositionalEncoding: Adiciona informações de posição aos embeddings.

Uso

Para usar o modelo, siga os passos abaixo:

1. Instalação: Certifique-se de ter o PyTorch instalado. Você pode instalá-lo usando o comando:

   pip install torch

2. Configuração do Modelo: Defina os parâmetros do modelo e inicialize-o:

   import torch
   from seu_modulo import TransNAR  # Substitua 'seu_modulo' pelo nome do arquivo onde está a classe TransNAR
   
   # Parâmetros do modelo
   input_dim = 100
   output_dim = 50
   embed_dim = 256
   num_heads = 8
   num_layers = 6
   ffn_dim = 1024
   
   # Inicializa o modelo
   model = TransNAR(input_dim, output_dim, embed_dim, num_heads, num_layers, ffn_dim)
   
   # Dados de entrada
   input_data = torch.randn(32, 100, input_dim)  # batch_size = 32, seq_length = 100, input_dim = 100
   
   # Obtendo a saída
   output = model(input_data)
   print(output.shape)  # Deve imprimir torch.Size([32, 100, 50])

3. Treinamento e Avaliação: Utilize os métodos padrão do PyTorch para treinar e avaliar o modelo. Certifique-se de preparar os dados de entrada e as etiquetas conforme a tarefa que você está resolvendo.

Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Se você tiver melhorias, correções ou novos recursos para adicionar, por favor, abra uma pull request ou issue.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

Contato

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