做Softmax不是唯一的选项,做ReLu之类的结果也不会比较差,但是Softmax是用的最多的 CNN是self-attention的特例,论文:On the Relationship b ...
Transformer block拆解 基本结构 Zoom in Feed Forward子模块 典型模型基本参数 References 基本结构 basic参数 or : total number of transformer blocks or : number of units in each bottleneck layer, and number of units of each Q ...
2021-07-26 18:54 0 167 推荐指数:
做Softmax不是唯一的选项,做ReLu之类的结果也不会比较差,但是Softmax是用的最多的 CNN是self-attention的特例,论文:On the Relationship b ...
Introduction 在transformer model出现之前,主流的sequence transduction model是基于循环或者卷积神经网络,表现最好的模型也是用attention mechanism连接基于循环神经网络的encoder和decoder. ...
终于来到transformer了,之前的几个东西都搞的差不多了,剩下的就是搭积木搭模型了。首先来看一下transformer模型,OK好像就是那一套东西。 transformer是纯基于注意力机制的架构,但是也是之前的encoder-decoder架构。 层归一化 这里用到了层归一化 ...
1. Transformer的整体结构 如图所示为transformer的模型框架,transformer是一个seq2seq的模型,分为Encoder和Decoder两大部分。 2. Transformer Encoder部分 2.1 Encoding输入部分 首先将输入 ...
简介 transformer是一个sequence to sequence(seq2seq)的模型,它可以应用在语音识别(普通话到中文)、机器翻译(中文到英文)、语音翻译(普通话到英文)、nlp(input文本与问题,output答案)等众多领域。 seq2seq模型 ...
Transformer Attention Is All You Need Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding Tensor2Tensor announcement ...
https://www.cnblogs.com/zingp/p/11696111.html 阅读目录 1 模型的思想 2 模型的架构 3 Embedding 3.1 Word E ...
论文链接:Attention is all you need Intro 之前的RNN和LSTM方法是基于时序的,不能并行化(parallelizable),也就是计算了t-1时刻之后才能计算t时 ...