Transformer模型 Transformer模型 1.Transformer整体架构 2.对Transformer框架中模块的理解 2.1 Input（输入） 2.2 Multi-head Attention（多头注意） 2.3 ADD& ...

参考博客：https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/86295971 讲解非常好！ 模型使用 Layer normalization而不使用Batch normalization的原因见之前博客。 网络层数较深的时候会出现网络退化问题 ...

　　最近在关注谷歌发布关于BERT模型，它是以Transformer的双向编码器表示。顺便回顾了《Attention is all you need》这篇文章主要讲解Transformer编码器。使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法 ...

目录 Transformer 1. 前言 ...

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 ...

一、简介 论文：《Attention is all you need》 作者：Google团队（2017年发表在NIPS上） 简介：Transformer 是一种新的、基于 attention 机制来实现的特征提取器，可用于代替 CNN 和 RNN 来提取序列的特征。 在该论文 ...

目录 Transformer 1. 前言 2. Transformer详解 2.1 Transformer整体结构 2.2 输入编码 2.3 Self-Attention 2.4 ...

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。 它是由编码组件、解码组件和它们之间的连接组成。 编码组件部分由一堆编码器（6个 encoder）构成。解码组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的解码器（decoder）组成 ...