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 ...
原文：Transformer(self attention pytorch)代码
实现细节 .embedding 层 .positional encoding层:添加位置信息 ,MultiHeadAttention层:encoder的self attention ,sublayerConnection层：add amp norm，使用layerNorm， ,FeedForward层:两层全连接 ,Masked MultiHeadAttention:decoder中的self ...
2019-10-10 18:25 0 2553 推荐指数：
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