簡介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出來的一篇論文,論文里提出了一個新的模型,叫Transformer,這個結構廣泛應用於NLP各大領域,是目前比較流行的模型。該模型沒有選擇大熱的RNN/LSTM/GRU的結構,而是只使用attention ...
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2019-05-22 22:31 16 4094 推薦指數:
簡介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出來的一篇論文,論文里提出了一個新的模型,叫Transformer,這個結構廣泛應用於NLP各大領域,是目前比較流行的模型。該模型沒有選擇大熱的RNN/LSTM/GRU的結構,而是只使用attention ...
作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Towards Data Science 在這篇文章中,我們將討論以下有關Transformer的問題 為什么我們需要Transformer,Sequence2Sequence模型的挑戰是什么? 詳細介紹 ...
1. Transformer模型 在Attention機制被提出后的第3年,2017年又有一篇影響力巨大的論文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]。這篇論文中提出的Transformer模型,對自然語言處理領域帶來了巨大的影響,使得NLP任務 ...
目錄 代碼結構 調用模型前的設置模塊(hparams.py,prepro.py,data_load.py,utils.py) transformer代碼解析(modules.py , model.py ) 訓練和測試(train.py,eval.py和test.py ...
1.Transformer Google於2017年6月發布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解決sequence to sequence問題的transformer模型,用全attention的結構代替了lstm,拋棄了之前 ...
關於Transformer的具體內容,可以訪問:https://www.cnblogs.com/mj-selina/p/12369797.html 簡介 Transformer是Google Brain2017年提出的一種模型,它的編碼能力超越了RNN,但是對於長距離依賴的建模能力依然不足 ...
導論 自然語言處理,NLP,接下來的幾篇博客將從四方面來展開: (一)基本概念和基礎知識 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT ...
一、資源 (1)預訓練模型權重 鏈接: https://pan.baidu.com/s/10BCm_qOlajUU3YyFDdLVBQ 密碼: 1upi (2)數據集選擇的THUCNews,自行 ...