《谷歌終於開源BERT代碼：3 億參數量，機器之心全面解讀》，上周推送的這篇文章，全面解讀基於TensorFlow實現的BERT代碼。現在，PyTorch用戶的福利來了：一個名為Hugging Face的團隊近日公開了BERT模型的谷歌官方TensorFlow庫的op-for-op PyTorch ...

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 ...

導論 自然語言處理，NLP，接下來的幾篇博客將從四方面來展開： （一）基本概念和基礎知識 （二）嵌入Embedding （三）Text classification （四）Language Models （五）Seq2seq/Transformer/BERT ...

Google 2017年的論文 Attention is all you need 闡釋了什么叫做大道至簡！該論文提出了Transformer模型，完全基於Attention mechanism，拋棄了傳統的RNN和CNN。 我們根據論文的結構圖，一步一步使用 PyTorch 實現 ...

前言 沒有我想象中的難，畢竟站在前人的肩膀上，但還是遇到許多小困難，甚至一度想放棄 用時：兩整天（白天） 目的：訓練一個transformer模型，輸入[1,2,3,4]，能預測出[5,6,7,8] 最終效果：transformer model各層及維度符合預期，能train ...

Transformer 　　自 Attention 機制提出后，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。 　　Transformer 模型使用了 self-Attention ...

一、注意力層（attention layer） 重要：本層主要就是根據論文公式計算token之間的attention_scores(QKT),並且做softmax之后變成attention_prob ...

https://blog.floydhub.com/the-transformer-in-pytorch/ 哈佛版本：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html https://pytorch.org/docs/1.3.0 ...