深度學習廣泛應用於各個領域。基於transformer的預訓練模型（gpt/bertd等）基本已統治NLP深度學習領域，可見transformer的重要性。本文結合《Attention is all you need》論文與Harvard的代碼《Annotated ...

Transformer注解及PyTorch實現 原文：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 　　作者：Alexander Rush　　轉載自機器之心：https://www.jiqizhixin.com ...

BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding ...

一般使用transformers做bert finetune時，經常會編寫如下類似的代碼： 在BertModel(BertPreTrainedModel)中，對返回值outputs的 ...

從2018年Google提出BERT模型開始，transformer結構就在NLP領域大殺四方，使用transformer的BERT模型在當時橫掃NLP領域的11項任務，取得SOTA成績，包括一直到后來相繼出現的XLNET，roBERT等，均采用transformer結構作為核心。在著名的SOTA ...

最近，筆者想研究BERT模型，然而發現想弄懂BERT模型，還得先了解Transformer。 本文盡量貼合Transformer的原論文，但考慮到要易於理解，所以並非逐句翻譯，而是根據筆者的個人理解進行翻譯，其中有一些論文沒有解釋清楚或者筆者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不當之處，請 ...

本文參考以及圖片來源Transformer詳解 首先假設我們有序列 x1、x2、x3 和 x4 這四個序列，首先我們進行一次權重的乘法 \({a^i} = W{x^i}\) ，得到新的序列 a1、a2、a3 和 a4。示意圖如下所示： 然后我們將輸入 a 分別乘以三個不同的權重矩陣 W ...

Transformer模型由《Attention is All You Need》提出，有一個完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)機制構成。論文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762。 其整體結構如圖所示： 模型 ...

transformer是一種不同於RNN的架構，模型同樣包含 encoder 和 decoder ，但是encoder 和 decoder 拋棄 了RNN，而使用各種前饋層堆疊在一起。 Encoder： 編碼器是由N個完全一樣的層堆疊起來的，每層又包括兩個子層(sub-layer ...

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. ...