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 ...
簡介 transformer是一個sequence to sequence seq seq 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。 seq seq模型在transformer出現之前就已經提出了 左下圖 ,但是由transformer發揚光大 右圖 ,主要由編碼器 encoder 和解碼 ...
2021-12-08 16:47 0 1399 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. ...
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 ...
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 ...
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 ...