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：詳解Transformer模型（Atention is all you need）
概述 在介紹Transformer模型之前，先來回顧Encoder Decoder中的Attention。其實質上就是Encoder中隱層輸出的加權和，公式如下： 將Attention機制從Encoder Decoder框架中抽出，進一步抽象化，其本質上如下圖 圖片來源：張俊林博客 ： 以機器翻譯為例，我們可以將圖中的Key，Value看作是source中的數據，這里的Key和Value是對應的 ...
2018-12-05 16:15 5 5500 推薦指數：
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【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 ...
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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 ...