Attention is all you need-詳解Transformer
/ 論文：《Attention is all you need》 為什么要使用attention，這也是本 ...
原文：詳解Transformer （論文Attention Is All You Need）
論文地址：https: arxiv.org abs . 正如論文的題目所說的，Transformer中拋棄了傳統的CNN和RNN，整個網絡結構完全是由Attention機制組成。更准確地講，Transformer由且僅由self Attenion和Feed Forward Neural Network組成。一個基於Transformer的可訓練的神經網絡可以通過堆疊Transformer的形式進行 ...
2020-05-12 11:31 0 567 推薦指數：
相關推薦
Attention is all you need 論文詳解（轉）
一、背景 自從Attention機制在提出之后，加入Attention的Seq2Seq模型在各個任務上都有了提升，所以現在的seq2seq模型指的都是結合rnn和attention的模型。傳統的基於RNN的Seq2Seq模型難以處理長序列的句子，無法實現並行，並且面臨對齊的問題。 所以之后這類 ...
#論文閱讀#attention is all you need
Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017: 5998-6008. ...
論文翻譯——Attention Is All You Need
Attention Is All You Need Abstract The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks ...
論文筆記：Attention Is All You Need
Attention Is All You Need 2018-04-17 10:35:25 Paper：http://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf Code（PyTorch Version ...
詳解Transformer模型（Atention is all you need）
1 概述 在介紹Transformer模型之前，先來回顧Encoder-Decoder中的Attention。其實質上就是Encoder中隱層輸出的加權和，公式如下： 將Attention機制從Encoder-Decoder框架中抽出，進一步抽象化，其本質上如下圖 （圖片 ...
[閱讀筆記]Attention Is All You Need - Transformer結構
Transformer 本文介紹了Transformer結構, 是一種encoder-decoder, 用來處理序列問題, 常用在NLP相關問題中. 與傳統的專門處理序列問題的encoder-decoder相比, 有以下的特點: 結構完全不依賴於CNN和RNN 完全依賴於 ...
【NLP-2017】解讀Transformer--Attention is All You Need
目錄 研究背景 論文思路 實現方式細節 實驗結果 附件 專業術語列表 一、研究背景 1.1 涉及領域，前人工作等 本文主要處理語言模型任務，將Attention機制性能發揮出來，對比RNN,LSTM,GRU,Gated Recurrent Neural ...