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-详解Transformer
详解 Transformer 感谢知乎大佬刘岩https: zhuanlan.zhihu.com p ，我的总结将主要来自于大佬文章。 英文版博客：http: jalammar.github.io illustrated transformer 论文： Attention is all you need 为什么要使用attention，这也是本文中所以解决的问题： .时间片 t 的计算依赖于 t ...
2019-06-27 09:47 0 903 推荐指数：
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详解Transformer模型（Atention is all you need）
1 概述 在介绍Transformer模型之前，先来回顾Encoder-Decoder中的Attention。其实质上就是Encoder中隐层输出的加权和，公式如下： 将Attention机制从Encoder-Decoder框架中抽出，进一步抽象化，其本质上如下图 （图片 ...
【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 论文详解（转）
一、背景 自从Attention机制在提出之后，加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型。传统的基于RNN的Seq2Seq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 ...
[阅读笔记]Attention Is All You Need - Transformer结构
Transformer 本文介绍了Transformer结构, 是一种encoder-decoder, 用来处理序列问题, 常用在NLP相关问题中. 与传统的专门处理序列问题的encoder-decoder相比, 有以下的特点: 结构完全不依赖于CNN和RNN 完全依赖于 ...
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 ...