Transformer注解及PyTorch实现 原文：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 　　作者：Alexander Rush　　转载自机器之心：https://www.jiqizhixin.com ...

参考博客 https://wmathor.com/index.php/archives/1438/，大佬讲的非常清晰！！！博客排版也非常值得学习。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85612521，Transformer三部曲，也解释了attention机制 ...

前言 前几天写了一篇关于BERT的博文，里面用到了Transformer的编码器，但是没有具体讲它的原理，所以在这篇文章里做一个补充。本文只阐述编码器encoder的部分，只做一个重点部分流程的概括，具体的最好还是看看原论文，然后关于解码器的部分之后有机会再讲。 encoder原理 我们主要 ...

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 ...

原文链接 1. 包的导入 2. 使用 Spacy 构建分词器 首先，我们要对输入的语句做分词，这里我使用 spacy 来完成这件事，你也可以选择你喜欢的工具来做。 3. ...

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 ...

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 ...