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 ...
目錄寫在前面 . Transformer . 從哪里來 . 有什么不同 . . Scaled Dot Product Attention . . Multi Head Attention . . Masked Multi Head Attention . Transformer XL . XL是指什么 . 它做了什么 . 小結 寫在前面前兩天我正在微信上刷着消息,猛然間關注的幾個學習號刷屏,又一個 ...
2019-08-01 21:22 2 1531 推薦指數:
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 ...
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 ...
。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 ...
Transformer 自 Attention 機制提出后,加入 Attention 的 seq2seq 模型在各個任務上都有了提升,所以現在的 seq2seq 模型指的都是結合 RNN 和 Attention 的模型。 Transformer 模型使用了 self-Attention ...
1. 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 ...
1.詳解Transformer https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221(非常好的文章) 2.Bert學習 https://zhuanlan.zhihu.com/p/46652512 模型的主要創新點都在pre-train方法上,即用了Masked LM ...
做Softmax不是唯一的選項,做ReLu之類的結果也不會比較差,但是Softmax是用的最多的 CNN是self-attention的特例,論文:On the Relationship b ...