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：Self-Attention与Transformer
参考 ，参考 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，这就需要我们联系上下文，当我们看到river之后就应该知道这里bank很大概率指的是河岸。在RNN中我们就需要一步步的顺序处理从bank到river的所有词语，而当它们相距较远时RNN的效果常常较差，且由于其顺序性处理效率 ...
2019-11-24 17:25 0 257 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 ...