详解Transformer （论文Attention Is All You Need）
论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762 正如论文的题目所说的，Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward ...
原文：Attention is all you need及其在TTS中的应用Close to Human Quality TTS with Transformer和BERT
论文地址：Attention is you need 序列编码 深度学习做NLP的方法，基本都是先将句子分词，然后每个词转化为对应的的词向量序列，每个句子都对应的是一个矩阵 X x ,x ,...,x t ，其中 x i 都代表着第 i 个词向量，维度为d维，故 x in R n d 第一个基本的思路是RNN层，递归式进行： y t f y t ,x t RNN结构本身比较简单，也适合序列建模，但 ...
2018-10-14 22:14 0 735 推荐指数：
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[阅读笔记]Attention Is All You Need - Transformer结构
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【NLP-2017】解读Transformer--Attention is All You Need
目录 研究背景 论文思路 实现方式细节 实验结果 附件 专业术语列表 一、研究背景 1.1 涉及领域，前人工作等 本文主要处理语言模型任务，将Attention机制性能发挥出来，对比RNN,LSTM,GRU,Gated Recurrent Neural ...
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Attention Is All You Need
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/353680367 此篇文章内容源自 Attention Is All You Need，若侵犯版权，请告知本人删帖。 原论文下载地址： https://papers.nips.cc/paper ...
Attention is all you need
Attention is all you need 3 模型结构 大多数牛掰的序列传导模型都具有encoder-decoder结构. 此处的encoder模块将输入的符号序列\((x_1,x_2,...,x_n)\)映射为连续的表示序列\({\bf z} =(z_1,z_2 ...