Self-Attention 和 Transformer
Self-Attention 之前的RNN輸入是難以並行化的，我們下一個輸入可能依賴前一個輸出，只有知道了前面的輸出才能計算后面的輸出。 於是提出了 self-attention ，但是這時候 $b^{i}$ 能夠並行化計算 論文地址：https://arxiv.org/pdf ...
原文：Attention機制詳解（二）——Self-Attention與Transformer
Transformer模型詳解 圖解最完整版 初識CV的文章 知乎 https: zhuanlan.zhihu.com p 一篇transformer詳細介紹 RNN由於其順序結構訓練速度常常受到限制，既然Attention模型本身可以看到全局的信息， 那么一個自然的疑問是我們能不能去掉RNN結構，僅僅依賴於Attention模型呢，這樣我們可以使訓練並行化，同時擁有全局信息 這一篇就主要根據谷歌 ...
2020-08-01 20:28 0 1621 推薦指數：
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參考1，參考2 直觀理解 先來看一個翻譯的例子“I arrived at the bank after crossing the river” 這里面的bank指的是銀行還是河岸呢，這就需要我們聯 ...
self-attention詳解
(input_shape): 這是你定義權重的地方。這個方法必須設 self.built = True ...
Attention 和self-attention
一、Attention 1.基本信息 最先出自於Bengio團隊一篇論文：NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ，論文在2015年發表在ICLR。 encoder-decoder模型通常 ...
從attention到self-attention
attention的本質 通過計算Query和一組Key的相似度（或者叫相關性/注意力分布），來給一組Value賦上權重，一般地還會求出這一組Value的加權和。 一個典型的soft attention如下公式所示： 先用Query求出分別和一組Key計算相似度 ...
Self-attention + transformer 和其他一些總結
首先感謝台大李宏毅老師和[b站up主涼飯爺上傳的視頻](台大李宏毅21年機器學習課程 self-attention和transformer_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili)。 之前自己也有看過原論文，看的懵懵懂懂，然后由於看到了CCnet(Criss-Cross ...
NLP學習(5)----attention/ self-attention/ seq2seq/ transformer
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Self-attention（自注意力機制）
self-attention是什么? 一個 self-attention 模塊接收 n 個輸入，然后返回 n 個輸出。自注意力機制讓每個輸入都會彼此交互（自），然后找到它們應該更加關注的輸入（注意力）。自注意力模塊的輸出是這些交互的聚合和注意力分數。 self-attention模塊 ...