Self-Attention 和 Transformer
Self-Attention 之前的RNN输入是难以并行化的，我们下一个输入可能依赖前一个输出，只有知道了前面的输出才能计算后面的输出。 于是提出了 self-attention ，但是这时候 $b^{i}$ 能够并行化计算 论文地址：https://arxiv.org/pdf ...
原文：Attention机制详解（二）——Self-Attention与Transformer
Transformer模型详解 图解最完整版 初识CV的文章 知乎 https: zhuanlan.zhihu.com p 一篇transformer详细介绍 RNN由于其顺序结构训练速度常常受到限制，既然Attention模型本身可以看到全局的信息， 那么一个自然的疑问是我们能不能去掉RNN结构，仅仅依赖于Attention模型呢，这样我们可以使训练并行化，同时拥有全局信息 这一篇就主要根据谷歌 ...
2020-08-01 20:28 0 1621 推荐指数：
相关推荐
Self-Attention与Transformer
参考1，参考2 直观理解 先来看一个翻译的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 这里面的bank指的是银行还是河岸呢，这就需要我们联 ...
self-attention详解
(input_shape): 这是你定义权重的地方。这个方法必须设 self.built = True ...
Attention 和self-attention
一、Attention 1.基本信息 最先出自于Bengio团队一篇论文：NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ，论文在2015年发表在ICLR。 encoder-decoder模型通常 ...
从attention到self-attention
attention的本质 通过计算Query和一组Key的相似度（或者叫相关性/注意力分布），来给一组Value赋上权重，一般地还会求出这一组Value的加权和。 一个典型的soft attention如下公式所示： 先用Query求出分别和一组Key计算相似度 ...
Self-attention + transformer 和其他一些总结
首先感谢台大李宏毅老师和[b站up主凉饭爷上传的视频](台大李宏毅21年机器学习课程 self-attention和transformer_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili)。 之前自己也有看过原论文，看的懵懵懂懂，然后由于看到了CCnet(Criss-Cross ...
NLP学习(5)----attention/ self-attention/ seq2seq/ transformer
) 3. self-attention (1)self-attention的计算 (2) sel ...
Self-attention（自注意力机制）
self-attention是什么? 一个 self-attention 模块接收 n 个输入，然后返回 n 个输出。自注意力机制让每个输入都会彼此交互（自），然后找到它们应该更加关注的输入（注意力）。自注意力模块的输出是这些交互的聚合和注意力分数。 self-attention模块 ...