深度学习广泛应用于各个领域。基于transformer的预训练模型（gpt/bertd等）基本已统治NLP深度学习领域，可见transformer的重要性。本文结合《Attention is all you need》论文与Harvard的代码《Annotated ...

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 ...

BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding ...

一般使用transformers做bert finetune时，经常会编写如下类似的代码： 在BertModel(BertPreTrainedModel)中，对返回值outputs的 ...

从2018年Google提出BERT模型开始，transformer结构就在NLP领域大杀四方，使用transformer的BERT模型在当时横扫NLP领域的11项任务，取得SOTA成绩，包括一直到后来相继出现的XLNET，roBERT等，均采用transformer结构作为核心。在著名的SOTA ...

最近，笔者想研究BERT模型，然而发现想弄懂BERT模型，还得先了解Transformer。 本文尽量贴合Transformer的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请 ...

本文参考以及图片来源Transformer详解 首先假设我们有序列 x1、x2、x3 和 x4 这四个序列，首先我们进行一次权重的乘法 \({a^i} = W{x^i}\) ，得到新的序列 a1、a2、a3 和 a4。示意图如下所示： 然后我们将输入 a 分别乘以三个不同的权重矩阵 W ...

Transformer模型由《Attention is All You Need》提出，有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成。论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762。 其整体结构如图所示： 模型 ...

transformer是一种不同于RNN的架构，模型同样包含 encoder 和 decoder ，但是encoder 和 decoder 抛弃 了RNN，而使用各种前馈层堆叠在一起。 Encoder： 编码器是由N个完全一样的层堆叠起来的，每层又包括两个子层(sub-layer ...

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. ...