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 your need 谷歌的超强特征提取网络——Transformer
过年放了七天假，每年第一件事就是立一个flag 希望今年除了能够将技术学扎实之外，还希望能够将所学能够用来造福社会，好像flag立得有点大了。没关系，套用一句电影台词为自己开脱一下 人没有梦想，和咸鱼有什么区别。闲话至此，进入今天主题：Transformer。谷歌于 年提出Transformer网络架构，此网络一经推出就引爆学术界。目前，在NLP领域，Transformer模型被认为是比CNN， ...
2019-07-17 16:12 0 406 推荐指数：
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Attention is all your need(原文翻译）
注意力是你所需要的 摘要：占优势的序列转换模型基于复杂的循环或卷积神经网络，其中包括一个编码器和一个解码器。表现最好的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单的网络架构，即Transformer，它完全基于注意力机制，完全摒弃了递归和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明 ...
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Attention Is All You Need
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