从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质
0. 目录 1. 前言 2. Transformer模型结构 2.1 Transformer的编码器解码器 2.2 输入层 2.3 位置向量 2.4 Attention模型 3. 总结 ...
原文：6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质
. 语言模型 . Attention Is All You Need Transformer 算法原理解析 . ELMo算法原理解析 . OpenAI GPT算法原理解析 . BERT算法原理解析 . 从Encoder Decoder Seq Seq 理解Attention的本质 . Transformer XL原理介绍 . 前言 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理 ...
2019-02-20 22:16 5 6865 推荐指数：
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[转] 图解Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型 到 Attention
from : https://caicai.science/2018/10/06/attention%E6%80%BB%E8%A7%88/ 一、Seq2Seq 模型 1. 简介 Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列 ...
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention
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