简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型。该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention ...
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2019-05-22 22:31 16 4094 推荐指数:
简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型。该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention ...
作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 在这篇文章中,我们将讨论以下有关Transformer的问题 为什么我们需要Transformer,Sequence2Sequence模型的挑战是什么? 详细介绍 ...
1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]。这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务 ...
目录 代码结构 调用模型前的设置模块(hparams.py,prepro.py,data_load.py,utils.py) transformer代码解析(modules.py , model.py ) 训练和测试(train.py,eval.py和test.py ...
1.Transformer Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解决sequence to sequence问题的transformer模型,用全attention的结构代替了lstm,抛弃了之前 ...
关于Transformer的具体内容,可以访问:https://www.cnblogs.com/mj-selina/p/12369797.html 简介 Transformer是Google Brain2017年提出的一种模型,它的编码能力超越了RNN,但是对于长距离依赖的建模能力依然不足 ...
导论 自然语言处理,NLP,接下来的几篇博客将从四方面来展开: (一)基本概念和基础知识 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT ...
一、资源 (1)预训练模型权重 链接: https://pan.baidu.com/s/10BCm_qOlajUU3YyFDdLVBQ 密码: 1upi (2)数据集选择的THUCNews,自行 ...