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：PaddlePaddle Transformer encoder 源码解析
github 源码地址 本文基于PaddlePaddle . 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 个encoder子层 包含 个小子层 ： Multi Head Attention Feed Forward Decoder中还包含Masked Multi Head Attention cl ...
2020-05-25 10:13 0 1020 推荐指数：
相关推荐
Transformer模型---encoder
中 Transformer 用于 encoder - decoder 架构。事实上 Transformer 可以单独 ...
Transformer之encoder原理
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 ...
TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition
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 ...
PaddlePaddle inference 源码分析（一）
本文针对代码版本为Paddle/2.2，主要针对预测流程的梳理。 一、简要使用流程 paddle inference的使用较为简单，其基本代码如下： 二、代码目录结构 代码库地址：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle 目录结构 ...
PaddlePaddle inference 源码分析（二）
这一部分开始介绍创建Predictor过程, 以下代码均位于paddle/fluid/inference/api目录下 1、对外暴露的接口均在paddle_inference_api.h中 ...
PaddlePaddle inference 源码分析（四）
本节介绍预测处理的流程。预测处理流程主要分为3部分，包括准备输入数据、执行、获取输出数据。 一、放入输入数据 简单的使用方法如下所示： 我们按照这个流程一步一步来深入 1、Get ...
[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 ...