。為解決長距離依賴問題,Google Brain提出了Transformer-XL模型(XL是extra l ...
目錄 背景 vanilla Transformer Transformer XL解析 總結 一句話簡介:Transformer XL架構在vanilla Transformer的基礎上引入了兩點創新:循環機制 Recurrence Mechanism 和相對位置編碼 Relative Positional Encoding ,以克服vanilla Transformer的長距離獲取弱的缺點。 一 ...
2020-06-23 20:15 0 684 推薦指數:
。為解決長距離依賴問題,Google Brain提出了Transformer-XL模型(XL是extra l ...
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. Motivation 在Transformer-XL中,由於設計了segments,如果仍采用transformer模型中的絕對位置編碼的話,將不能區分處不同segments內同樣相對位置的詞的先后順序。 比如對於$segment_i$的第k個token,和$segment_j$的第k ...
的本質 7. Transformer-XL原理介紹 1. 前言 2017年6月,Google Br ...
Transformer-XL2.1 XL是指什么?2.2 它做了什么?3. 小結 寫在前面前兩天我正在微信上刷着消息,猛然間關注 ...
1.Transformer Google於2017年6月發布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解決sequence to sequence問題的transformer模型,用全attention的結構代替了lstm,拋棄了之前 ...
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 ...
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 ...