《谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读》，上周推送的这篇文章，全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在，PyTorch用户的福利来了：一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch ...

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 ...

导论 自然语言处理，NLP，接下来的几篇博客将从四方面来展开： （一）基本概念和基础知识 （二）嵌入Embedding （三）Text classification （四）Language Models （五）Seq2seq/Transformer/BERT ...

Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简！该论文提出了Transformer模型，完全基于Attention mechanism，抛弃了传统的RNN和CNN。 我们根据论文的结构图，一步一步使用 PyTorch 实现 ...

前言 没有我想象中的难，毕竟站在前人的肩膀上，但还是遇到许多小困难，甚至一度想放弃 用时：两整天（白天） 目的：训练一个transformer模型，输入[1,2,3,4]，能预测出[5,6,7,8] 最终效果：transformer model各层及维度符合预期，能train ...

Transformer 　　自 Attention 机制提出后，加入 Attention 的 seq2seq 模型在各个任务上都有了提升，所以现在的 seq2seq 模型指的都是结合 RNN 和 Attention 的模型。 　　Transformer 模型使用了 self-Attention ...

一、注意力层（attention layer） 重要：本层主要就是根据论文公式计算token之间的attention_scores(QKT),并且做softmax之后变成attention_prob ...

https://blog.floydhub.com/the-transformer-in-pytorch/ 哈佛版本：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html https://pytorch.org/docs/1.3.0 ...