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 ...
原文：Attention is all your need(原文翻譯）
注意力是你所需要的 摘要：占優勢的序列轉換模型基於復雜的循環或卷積神經網絡，其中包括一個編碼器和一個解碼器。表現最好的模型還通過注意力機制連接編碼器和解碼器。我們提出了一種新的簡單的網絡架構，即Transformer，它完全基於注意力機制，完全摒棄了遞歸和卷積。在兩個機器翻譯任務上的實驗表明，這些模型在質量上更優越，同時具有更強的並行性，需要的訓練時間明顯更少。我們的模型在WMT 英語 德語翻譯任 ...
2021-07-03 21:28 0 145 推薦指數：
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原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/353680367 此篇文章內容源自 Attention Is All You Need，若侵犯版權，請告知本人刪帖。 原論文下載地址： https://papers.nips.cc/paper ...
Attention is all you need
Attention is all you need 3 模型結構 大多數牛掰的序列傳導模型都具有encoder-decoder結構. 此處的encoder模塊將輸入的符號序列\((x_1,x_2,...,x_n)\)映射為連續的表示序列\({\bf z} =(z_1,z_2 ...
【算法】Attention is all you need
Transformer 最近看了Attention Is All You Need這篇經典論文。論文里有很多地方描述都很模糊，后來是看了參考文獻里其他人的源碼分析文章才算是打通整個流程。記錄一下。 Transformer整體結構 數據流梳理 符號含義速查 N: batch size ...
Attention is all your need 谷歌的超強特征提取網絡——Transformer
過年放了七天假，每年第一件事就是立一個flag——希望今年除了能夠將技術學扎實之外，還希望能夠將所學能夠用來造福社會，好像flag立得有點大了。沒關系，套用一句電影台詞為自己開脫一下—— ...
#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. ...
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 ...
詳解Transformer （論文Attention Is All You Need）
論文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762 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 ...