Self-Attention与Transformer
参考1，参考2 直观理解 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河岸呢，这就需要我们联 ...
原文：Self-Attention 和 Transformer
Self Attention 之前的RNN输入是难以并行化的，我们下一个输入可能依赖前一个输出，只有知道了前面的输出才能计算后面的输出。 于是提出了 self attention，但是这时候 b i 能够并行化计算 论文地址：https: arxiv.org pdf . .pdf 我们的输入 x i ，先经过一个Embedding，变成 a i ，然后丢进 self attention 层中。如上 ...
2019-10-01 16:54 0 687 推荐指数：
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本文转载自：https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90600028 一、Self-Attention概念详解 对于self-attention来讲，Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入 ...