1. Transformer模型 在Attention機制被提出后的第3年,2017年又有一篇影響力巨大的論文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]。這篇論文中提出的Transformer模型,對自然語言處理領域帶來了巨大的影響,使得NLP任務 ...
簡介 Attention Is All You Need是 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 layer和全連接層就達到了較好的效果,同時解決了RNN LSTM GRU中的long dependency prob ...
2020-02-26 23:05 0 2398 推薦指數:
1. Transformer模型 在Attention機制被提出后的第3年,2017年又有一篇影響力巨大的論文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]。這篇論文中提出的Transformer模型,對自然語言處理領域帶來了巨大的影響,使得NLP任務 ...
作者|Renu Khandelwal 編譯|VK 來源|Towards Data Science 在這篇文章中,我們將討論以下有關Transformer的問題 為什么我們需要Transformer,Sequence2Sequence模型的挑戰是什么? 詳細介紹 ...
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 ...
本篇帶來XL-Net和它的基礎結構Transformer-XL。在講解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL,Transformer-XL不屬於預訓練模型范疇,而是Transformer的擴展版,旨在解決Transformer的捕獲長距離依賴信息的上限問題。接下來我們詳細的介紹 ...
1. RuntimeError: "exp" not implemented for 'torch.LongTensor' class PositionalEncoding(nn.Module) ...
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 ...