【NLP-2017】解读Transformer--Attention is All You Need
目录 研究背景 论文思路 实现方式细节 实验结果 附件 专业术语列表 一、研究背景 1.1 涉及领域，前人工作等 本文主要处理语言模型任务，将Attention机制性能发挥出来，对比RNN,LSTM,GRU,Gated Recurrent Neural ...
原文：【NLP-2017】代码解读Transformer--Attention is All You Need
目录 代码结构 调用模型前的设置模块 hparams.py，prepro.py，data load.py，utils.py transformer代码解析 modules.py , model.py 训练和测试 train.py，eval.py和test.py 一 代码结构 论文主题模块 该实现 相对原始论文 有些许不同，比如为了方便使用了IWSLT 德英翻译的数据集，直接用的positional ...
2020-07-18 19:29 0 1448 推荐指数：
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原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/353680367 此篇文章内容源自 Attention Is All You Need，若侵犯版权，请告知本人删帖。 原论文下载地址： https://papers.nips.cc/paper ...
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Attention is all you need 3 模型结构 大多数牛掰的序列传导模型都具有encoder-decoder结构. 此处的encoder模块将输入的符号序列\((x_1,x_2,...,x_n)\)映射为连续的表示序列\({\bf z} =(z_1,z_2 ...