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 ...
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,Sequence Sequence模型的挑战是什么 详细介绍了Transformer及其架构 深入研究Transformer中使用的术语,如位置编码 自注意力 多头注意力 掩码多头注意力 可以使用Tra ...
2020-07-24 20:59 0 1346 推荐指数:
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 ...
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 ...
译自:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 在之前的文章中作者介绍了Attention机制,在处理当下的深度学习任务中attention机制无处不在,他可以提升机器翻译应用的表现。在接下来的这篇文章中作者将介绍 ...
1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]。这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务 ...
1. RuntimeError: "exp" not implemented for 'torch.LongTensor' class PositionalEncoding(nn.Module) ...
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 ...
Transformer模型由《Attention is All You Need》提出,有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成。论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762。 其整体结构如图所示: 模型 ...
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 ...