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：Self-Attention與Transformer
參考 ，參考 直觀理解 先來看一個翻譯的例子 I arrived at the bank after crossing the river 這里面的bank指的是銀行還是河岸呢，這就需要我們聯系上下文，當我們看到river之后就應該知道這里bank很大概率指的是河岸。在RNN中我們就需要一步步的順序處理從bank到river的所有詞語，而當它們相距較遠時RNN的效果常常較差，且由於其順序性處理效率 ...
2019-11-24 17:25 0 257 推薦指數：
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