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 论文详解（转）
一 背景 自从Attention机制在提出之后，加入Attention的Seq Seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq seq模型指的都是结合rnn和attention的模型。传统的基于RNN的Seq Seq模型难以处理长序列的句子，无法实现并行，并且面临对齐的问题。 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手： input的方向性：单向 gt 双向 深度：单层 gt 多层 类型：RN ...
2018-12-13 15:01 0 1608 推荐指数：
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