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 ...

　　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 ...

一、簡介 論文：《Attention is all you need》 作者：Google團隊（2017年發表在NIPS上） 簡介：Transformer 是一種新的、基於 attention 機制來實現的特征提取器，可用於代替 CNN 和 RNN 來提取序列的特征。 在該論文 ...

目錄 Transformer 1. 前言 2. Transformer詳解 2.1 Transformer整體結構 2.2 輸入編碼 2.3 Self-Attention 2.4 ...

Transformer改進了RNN最被人詬病的訓練慢的缺點，利用self-attention機制實現快速並行。 它是由編碼組件、解碼組件和它們之間的連接組成。 編碼組件部分由一堆編碼器（6個 encoder）構成。解碼組件部分也是由相同數量（與編碼器對應）的解碼器（decoder）組成 ...

Transformer模型由《Attention is All You Need》提出，有一個完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)機制構成。論文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762。 其整體結構如圖所示： 模型 ...