Self-Attention 和 Transformer
Self-Attention 之前的RNN輸入是難以並行化的，我們下一個輸入可能依賴前一個輸出，只有知道了前面的輸出才能計算后面的輸出。 於是提出了 self-attention ，但是這時候 $b^{i}$ 能夠並行化計算 論文地址：https://arxiv.org/pdf ...
原文：Transformer(self attention pytorch)代碼
實現細節 .embedding 層 .positional encoding層:添加位置信息 ,MultiHeadAttention層:encoder的self attention ,sublayerConnection層：add amp norm，使用layerNorm， ,FeedForward層:兩層全連接 ,Masked MultiHeadAttention:decoder中的self ...
2019-10-10 18:25 0 2553 推薦指數：
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