. Motivation 在Transformer XL中，由於設計了segments，如果仍采用transformer模型中的絕對位置編碼的話，將不能區分處不同segments內同樣相對位置的詞的先后順序。 比如對於 segment i 的第k個token，和 segment j 的第k個token的絕對位置編碼是完全相同的。 鑒於這樣的問題，transformer XL中采用了相對位置編碼。 ...
2019-07-26 19:51 0 3619 推薦指數：
對於Transformer模型的positional encoding，最初在Attention is all you need的文章中提出的是進行絕對位置編碼，之后Shaw在2018年的文章中提出了相對位置編碼，就是本篇blog所介紹的算法RPR；2019年的Transformer-XL針對 ...
目錄 背景 vanilla Transformer Transformer-XL解析 總結 一句話簡介：Transformer-XL架構在vanilla Transformer的基礎上引入了兩點創新：循環機制（Recurrence Mechanism）和相對位置 ...
。為解決長距離依賴問題，Google Brain提出了Transformer-XL模型（XL是extra l ...
本篇帶來XL-Net和它的基礎結構Transformer-XL。在講解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL，Transformer-XL不屬於預訓練模型范疇，而是Transformer的擴展版，旨在解決Transformer的捕獲長距離依賴信息的上限問題。接下來我們詳細的介紹 ...
前言 在計算機視覺中，相對位置編碼的有效性還沒有得到很好的研究，甚至仍然存在爭議，本文分析了相對位置編碼中的幾個關鍵因素，提出了一種新的針對2D圖像的相對位置編碼方法，稱為圖像RPE(IRPE)。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號CV技術指南 ，專注於計算機視覺 ...
這一章我們主要關注transformer在序列標注任務上的應用，作為2017年后最熱的模型結構之一，在序列標注任務上原生transformer的表現並不盡如人意，效果比bilstm還要差不少，這背后有哪些原因? 解決這些問題后在NER任務上transformer的效果如何？完整代碼詳見 ...
的本質 7. Transformer-XL原理介紹 1. 前言 2017年6月，Google Br ...
目錄 引言 動機 解決方案 概覽 注釋 實現 高效實現 結果 結論 參考文獻 本文翻譯自How Self-Attention with Relative Position ...
