https://www.infoq.cn/article/lteUOi30R4uEyy740Ht2,这个后半部分讲的不错! 1.Transformer Encoder (N=6 层,每层包括 2 个 sub-layers): 上面这个图真的讲的十分清楚了。 multi-head ...
一 简介 论文: Attention is all you need 作者:Google团队 年发表在NIPS上 简介:Transformer 是一种新的 基于 attention 机制来实现的特征提取器,可用于代替 CNN 和 RNN 来提取序列的特征。 在该论文中 Transformer 用于 encoder decoder 架构。事实上 Transformer 可以单独应用于 encoder ...
2019-11-27 20:11 0 494 推荐指数:
https://www.infoq.cn/article/lteUOi30R4uEyy740Ht2,这个后半部分讲的不错! 1.Transformer Encoder (N=6 层,每层包括 2 个 sub-layers): 上面这个图真的讲的十分清楚了。 multi-head ...
前言 前几天写了一篇关于BERT的博文,里面用到了Transformer的编码器,但是没有具体讲它的原理,所以在这篇文章里做一个补充。本文只阐述编码器encoder的部分,只做一个重点部分流程的概括,具体的最好还是看看原论文,然后关于解码器的部分之后有机会再讲。 encoder原理 我们主要 ...
[ github 源码地址 ] 本文基于PaddlePaddle 1.7版本,解析动态图下的Transformer encoder源码实现。 Transformer的每个Encoder子层(bert_base中包含12个encoder子层)包含 2 个小子 ...
Transformer模型 Transformer模型 1.Transformer整体架构 2.对Transformer框架中模块的理解 2.1 Input(输入) 2.2 Multi-head Attention(多头注意) 2.3 ADD& ...
参考博客:https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/86295971 讲解非常好! 模型使用 Layer normalization而不使用Batch normalization的原因见之前博客。 网络层数较深的时候会出现网络退化问题 ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.04474 Abstract BiLSTMs结构在NLP的任务中广泛应用,最近,全连接模型Transformer大火,它的 self-attention 机制和强大的并行计算能力使其在众多模型中脱颖而出,但是,原始版本 ...
目录 Transformer 1. 前言 2. Transformer详解 2.1 Transformer整体结构 2.2 输入编码 2.3 Self-Attention 2.4 ...
最近在关注谷歌发布关于BERT模型,它是以Transformer的双向编码器表示。顺便回顾了《Attention is all you need》这篇文章主要讲解Transformer编码器。使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法 ...