展示了一种全新的思路:Attention Is All You Need。 Transformer 的主要贡献如下: 取消递归结构,实现并行计算通过采用自注意力机制(Self-Attention),Transformer 可以同时处理多个输入序列,极大提高了计算的并行度和训练速度。 引入位置编码(Positional Encoding)并结合 Attention 机制巧妙地捕捉位置信息在不依赖 RNN 结构...
Attention Is All You Need (Transformer) 是当今深度学习初学者必读的一篇论文。但是,这篇工作当时主要是用于解决机器翻译问题,有一定的写作背景,对没有相关背景知识的初学者来说十分难读懂。在这篇文章里,我…
在2021年Transformer一经论文《Attention is All You Need》提出,就如龙卷风一般震惊学术界,不仅在NLP领域大杀四方,在CV领域也是非常火,那我们就一起来看看这到底是何方神圣吧! 其实这篇论文我上周就读完了,但当时读的云里雾里,太多专业性语言看不懂,所以在这篇论文带读之前出了两篇分别介绍encoder和decoder(【Tr...
self.head_dim,bias=False)self.keys=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)self.queries=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)self.fc_out=nn.Linear(heads*self.head_dim,embed_size)defforward(self,values
梯度消失是指在反向传播时,随着神经网络层数的增加,梯度逐渐变得非常小,接近于零。这会导致早期层的权重更新变得极其缓慢甚至停滞,从而无法有效学习深层结构。 梯度爆炸 梯度爆炸是指在反向传播过程中,梯度逐层变得越来越大,导致权重更新过大,模型参数发生剧烈变化,可能导致数值不稳定、溢出或不收敛。
Attention is all you need 摘要 The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple netwo...
这是第一篇:《Attention Is All You Need》 。这篇论文可以说是自然语言处理领域的一个里程碑,它引领了NLP模型架构的变革,并对各种NLP任务产生了深远的影响。 Poweredby 「大聪明GPT」 想象一下,你处在一个充满来自世界各地人们的房间里,他们每个人都用自己独有的语言交谈。你渴望和他们分享故事、笑话,也希望从...
注意力机制(Attention Mechanism)旨在提高模型在处理序列数据时的表现,核心思想是允许模型在生成输出时“关注”输入序列的不同部分,从而能够捕捉和利用输入中的关键信息。 注意力机制的核心概念: 对齐:注意力机制为每个输出元素生成一个对齐分数,表示该输出元素应该关注输入序列中的哪些部分。这个对齐分数通常是通过计算输入...
Transformer 是谷歌在 2017 年底发表的论文Attention Is All You Need中所提出的 seq2seq 模型,Transformer 的提出也给 NLP 领域带来了极大震动。现如今,不少模型还是以 Transformer 作为特征抽取机制 ,比如 BERT 就是从 Transformer 中衍生出来的预训练语言模型。
Attention 输入:向量key,quirey,value(Q,K,V) 输出:value 的加权和,权重由key与quirey的相似度决定 Scaled Dot-Product Attention 输入: 个queries & key, 个value 输出: 本文创新点:加了一个 的scale 原因:在 不大的时候,影响不明显,但随着$d_k$的增大,可能会将softmax中的值变得很大,从而使得softmax的...