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 結構 .編碼器 Transformer模型 encoder nxf rabbit 博客園 .解碼器 第一個子層也是一個多頭自注意力multi head self attention層,但是,在計算位置i的self attention時屏蔽掉了位置i之后的序列值,這意味着:位置i的attention只能依賴於它之前的結果,不能依賴它之后的結果。因此,這種self attention也被稱作mas ...
2019-11-27 20:25 0 515 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 ...
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 ...
剛接觸NLP這塊,有兩個關於transformer的問題: 1)為什么要有decoder?如果encoder后面直接接全連接不可以嗎? 2)為什么decoder要有mask?為什么要按時間步一個字一個字翻譯?這樣的話,是不是英語從句翻譯成漢語就不可行,比如 He is a person who ...
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 ...
目錄 Transformer 1. 前言 ...
簡介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出來的一篇論文,論文里提出了一個新的模型,叫Transformer,這個結構廣泛應用於NLP各大領域,是目前比較流行的模型。該模型沒有選擇大熱的RNN/LSTM/GRU的結構,而是只使用attention ...
中 Transformer 用於 encoder - decoder 架構。事實上 Transformer 可以單獨 ...