https://www.infoq.cn/article/lteUOi30R4uEyy740Ht2,這個后半部分講的不錯! 1.Transformer Encoder (N=6 層,每層包括 2 個 sub-layers): 上面這個圖真的講的十分清楚了。 multi-head ...
一 簡介 論文: Attention is all you need 作者:Google團隊 年發表在NIPS上 簡介:Transformer 是一種新的 基於 attention 機制來實現的特征提取器,可用於代替 CNN 和 RNN 來提取序列的特征。 在該論文中 Transformer 用於 encoder decoder 架構。事實上 Transformer 可以單獨應用於 encoder ...
2019-11-27 20:11 0 494 推薦指數:
https://www.infoq.cn/article/lteUOi30R4uEyy740Ht2,這個后半部分講的不錯! 1.Transformer Encoder (N=6 層,每層包括 2 個 sub-layers): 上面這個圖真的講的十分清楚了。 multi-head ...
前言 前幾天寫了一篇關於BERT的博文,里面用到了Transformer的編碼器,但是沒有具體講它的原理,所以在這篇文章里做一個補充。本文只闡述編碼器encoder的部分,只做一個重點部分流程的概括,具體的最好還是看看原論文,然后關於解碼器的部分之后有機會再講。 encoder原理 我們主要 ...
[ github 源碼地址 ] 本文基於PaddlePaddle 1.7版本,解析動態圖下的Transformer encoder源碼實現。 Transformer的每個Encoder子層(bert_base中包含12個encoder子層)包含 2 個小子 ...
Transformer模型 Transformer模型 1.Transformer整體架構 2.對Transformer框架中模塊的理解 2.1 Input(輸入) 2.2 Multi-head Attention(多頭注意) 2.3 ADD& ...
參考博客:https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/86295971 講解非常好! 模型使用 Layer normalization而不使用Batch normalization的原因見之前博客。 網絡層數較深的時候會出現網絡退化問題 ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/1911.04474 Abstract BiLSTMs結構在NLP的任務中廣泛應用,最近,全連接模型Transformer大火,它的 self-attention 機制和強大的並行計算能力使其在眾多模型中脫穎而出,但是,原始版本 ...
目錄 Transformer 1. 前言 2. Transformer詳解 2.1 Transformer整體結構 2.2 輸入編碼 2.3 Self-Attention 2.4 ...
最近在關注谷歌發布關於BERT模型,它是以Transformer的雙向編碼器表示。順便回顧了《Attention is all you need》這篇文章主要講解Transformer編碼器。使用該模型在神經機器翻譯及其他語言理解任務上的表現遠遠超越了現有算法 ...