詳解Transformer （論文Attention Is All You Need）
論文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762 正如論文的題目所說的，Transformer中拋棄了傳統的CNN和RNN，整個網絡結構完全是由Attention機制組成。更准確地講，Transformer由且僅由self-Attenion和Feed Forward ...
原文：Attention is all you need及其在TTS中的應用Close to Human Quality TTS with Transformer和BERT
論文地址：Attention is you need 序列編碼 深度學習做NLP的方法，基本都是先將句子分詞，然后每個詞轉化為對應的的詞向量序列，每個句子都對應的是一個矩陣 X x ,x ,...,x t ，其中 x i 都代表着第 i 個詞向量，維度為d維，故 x in R n d 第一個基本的思路是RNN層，遞歸式進行： y t f y t ,x t RNN結構本身比較簡單，也適合序列建模，但 ...
2018-10-14 22:14 0 735 推薦指數：
相關推薦
Attention is all you need-詳解Transformer
/ 論文：《Attention is all you need》 為什么要使用attention，這也是本 ...
[閱讀筆記]Attention Is All You Need - Transformer結構
Transformer 本文介紹了Transformer結構, 是一種encoder-decoder, 用來處理序列問題, 常用在NLP相關問題中. 與傳統的專門處理序列問題的encoder-decoder相比, 有以下的特點: 結構完全不依賴於CNN和RNN 完全依賴於 ...
【NLP-2017】解讀Transformer--Attention is All You Need
目錄 研究背景 論文思路 實現方式細節 實驗結果 附件 專業術語列表 一、研究背景 1.1 涉及領域，前人工作等 本文主要處理語言模型任務，將Attention機制性能發揮出來，對比RNN,LSTM,GRU,Gated Recurrent Neural ...
2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析
1. 語言模型 2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 從Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...
bert系列一：《Attention is all you need》論文解讀
論文創新點： 多頭注意力 transformer模型 Transformer模型 上圖為模型結構，左邊為encoder，右邊為decoder，各有N=6個相同的堆疊。 encoder 先對inputs進行Embedding，再將位置信息編碼進去（cancat ...
Attention Is All You Need
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/353680367 此篇文章內容源自 Attention Is All You Need，若侵犯版權，請告知本人刪帖。 原論文下載地址： https://papers.nips.cc/paper ...
Attention is all you need
Attention is all you need 3 模型結構 大多數牛掰的序列傳導模型都具有encoder-decoder結構. 此處的encoder模塊將輸入的符號序列\((x_1,x_2,...,x_n)\)映射為連續的表示序列\({\bf z} =(z_1,z_2 ...