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 ...
過年放了七天假,每年第一件事就是立一個flag 希望今年除了能夠將技術學扎實之外,還希望能夠將所學能夠用來造福社會,好像flag立得有點大了。沒關系,套用一句電影台詞為自己開脫一下 人沒有夢想,和咸魚有什么區別。閑話至此,進入今天主題:Transformer。谷歌於 年提出Transformer網絡架構,此網絡一經推出就引爆學術界。目前,在NLP領域,Transformer模型被認為是比CNN, ...
2019-07-17 16:12 0 406 推薦指數:
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 ...
/ 論文:《Attention is all you need》 為什么要使用attention,這也是本 ...
注意力是你所需要的 摘要:占優勢的序列轉換模型基於復雜的循環或卷積神經網絡,其中包括一個編碼器和一個解碼器。表現最好的模型還通過注意力機制連接編碼器和解碼器。我們提出了一種新的簡單的網絡架構,即Transformer,它完全基於注意力機制,完全摒棄了遞歸和卷積。在兩個機器翻譯任務上的實驗表明 ...
目錄 三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer 簡介 循環神經網絡RNN 傳統RNN 長短期記憶網絡(LSTM) 卷積神經網絡CNN NLP界CNN模型 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...