[筆記] Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting
原文地址：https://arxiv.org/abs/2012.07436 源碼地址：https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020 ...
原文：Reformer: The Efficient Transformer
一 背景與算法介紹 Transformer結構被廣泛應用與自然語言處理中，並且在許多任務上都產生了當前最好的效果。為了達到進一步的效果，研究人員已經開始訓練更大的Transformer模型。在某些報告的最大配置中，每層參數的數量超過了 億 . B ，而層的數量增加到了 層。Transformer模型也用於越來越長的序列中，在一個單獨處理的樣本中，序列的長度能達到 k，也就是包含 個tokens每個 ...
2020-02-07 23:03 0 1674 推薦指數：
相關推薦
Transformer
Introduction 在transformer model出現之前，主流的sequence transduction model是基於循環或者卷積神經網絡，表現最好的模型也是用attention mechanism連接基於循環神經網絡的encoder和decoder. ...
transformer
終於來到transformer了，之前的幾個東西都搞的差不多了，剩下的就是搭積木搭模型了。首先來看一下transformer模型，OK好像就是那一套東西。 transformer是純基於注意力機制的架構，但是也是之前的encoder-decoder架構。 層歸一化 這里用到了層歸一化 ...
Transformer
1. Transformer的整體結構 如圖所示為transformer的模型框架，transformer是一個seq2seq的模型，分為Encoder和Decoder兩大部分。 2. Transformer Encoder部分 2.1 Encoding輸入部分 首先將輸入 ...
transformer
簡介 transformer是一個sequence to sequence(seq2seq)的模型，它可以應用在語音識別(普通話到中文)、機器翻譯(中文到英文)、語音翻譯(普通話到英文)、nlp(input文本與問題，output答案)等眾多領域。 seq2seq模型 ...
Transformer
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 ...
Transformer
Transformer Attention Is All You Need Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding Tensor2Tensor announcement ...
transformer
https://www.cnblogs.com/zingp/p/11696111.html 閱讀目錄 1 模型的思想 2 模型的架構 3 Embedding 3.1 Word E ...