。为解决长距离依赖问题,Google Brain提出了Transformer-XL模型(XL是extra l ...
目录 背景 vanilla Transformer Transformer XL解析 总结 一句话简介:Transformer XL架构在vanilla Transformer的基础上引入了两点创新:循环机制 Recurrence Mechanism 和相对位置编码 Relative Positional Encoding ,以克服vanilla Transformer的长距离获取弱的缺点。 一 ...
2020-06-23 20:15 0 684 推荐指数:
。为解决长距离依赖问题,Google Brain提出了Transformer-XL模型(XL是extra l ...
本篇带来XL-Net和它的基础结构Transformer-XL。在讲解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL,Transformer-XL不属于预训练模型范畴,而是Transformer的扩展版,旨在解决Transformer的捕获长距离依赖信息的上限问题。接下来我们详细的介绍 ...
1. Motivation 在Transformer-XL中,由于设计了segments,如果仍采用transformer模型中的绝对位置编码的话,将不能区分处不同segments内同样相对位置的词的先后顺序。 比如对于$segment_i$的第k个token,和$segment_j$的第k ...
的本质 7. Transformer-XL原理介绍 1. 前言 2017年6月,Google Br ...
Transformer-XL2.1 XL是指什么?2.2 它做了什么?3. 小结 写在前面前两天我正在微信上刷着消息,猛然间关注 ...
1.Transformer Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解决sequence to sequence问题的transformer模型,用全attention的结构代替了lstm,抛弃了之前 ...
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 ...
作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 在这篇文章中,我们将讨论以下有关Transformer的问题 为什么我们需要Transformer,Sequence2Sequence模型的挑战是什么? 详细介绍 ...