transformer的encoder和decoder学习
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 ...
原文：Transformer模型---decoder
一 结构 .编码器 Transformer模型 encoder nxf rabbit 博客园 .解码器 第一个子层也是一个多头自注意力multi head self attention层，但是，在计算位置i的self attention时屏蔽掉了位置i之后的序列值，这意味着：位置i的attention只能依赖于它之前的结果，不能依赖它之后的结果。因此，这种self attention也被称作mas ...
2019-11-27 20:25 0 515 推荐指数：
相关推荐
Transformer模型
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& ...
transformer模型
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 ...
对NLP中transformer里面decoder的理解
刚接触NLP这块，有两个关于transformer的问题： 1）为什么要有decoder？如果encoder后面直接接全连接不可以吗？ 2）为什么decoder要有mask？为什么要按时间步一个字一个字翻译？这样的话，是不是英语从句翻译成汉语就不可行，比如 He is a person who ...
transformer模型解读
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 ...
Transformer模型通俗理解
目录 Transformer 1. 前言 ...
[NLP]Transformer模型解析
简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文，论文里提出了一个新的模型，叫Transformer，这个结构广泛应用于NLP各大领域，是目前比较流行的模型。该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构，而是只使用attention ...
Transformer模型---encoder
中 Transformer 用于 encoder - decoder 架构。事实上 Transformer 可以单独 ...