做Softmax不是唯一的選項,做ReLu之類的結果也不會比較差,但是Softmax是用的最多的 CNN是self-attention的特例,論文:On the Relationship b ...
終於來到transformer了,之前的幾個東西都搞的差不多了,剩下的就是搭積木搭模型了。首先來看一下transformer模型,OK好像就是那一套東西。 transformer是純基於注意力機制的架構,但是也是之前的encoder decoder架構。 層歸一化 這里用到了層歸一化,和之前的批量歸一化有區別。 這里參考了torch文檔: N就是batchsize維,layernorm就是對一個b ...
2021-11-19 20:14 0 341 推薦指數:
做Softmax不是唯一的選項,做ReLu之類的結果也不會比較差,但是Softmax是用的最多的 CNN是self-attention的特例,論文:On the Relationship b ...
Introduction 在transformer model出現之前,主流的sequence transduction model是基於循環或者卷積神經網絡,表現最好的模型也是用attention mechanism連接基於循環神經網絡的encoder和decoder. ...
1. Transformer的整體結構 如圖所示為transformer的模型框架,transformer是一個seq2seq的模型,分為Encoder和Decoder兩大部分。 2. Transformer Encoder部分 2.1 Encoding輸入部分 首先將輸入 ...
簡介 transformer是一個sequence to sequence(seq2seq)的模型,它可以應用在語音識別(普通話到中文)、機器翻譯(中文到英文)、語音翻譯(普通話到英文)、nlp(input文本與問題,output答案)等眾多領域。 seq2seq模型 ...
Transformer Attention Is All You Need Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding Tensor2Tensor announcement ...
https://www.cnblogs.com/zingp/p/11696111.html 閱讀目錄 1 模型的思想 2 模型的架構 3 Embedding 3.1 Word E ...
論文鏈接:Attention is all you need Intro 之前的RNN和LSTM方法是基於時序的,不能並行化(parallelizable),也就是計算了t-1時刻之后才能計算t時 ...
Attention Is All You Need 作者:elfin 參考資料來源:transformer 目錄 摘要 1、介紹 2、背景介紹 3、模型架構 3.1 編碼器和解碼器堆棧 3.2 ...