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jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch Star8.8k A PyTorch implementation of the Transformer model in "Attention is All You Need". nlpnatural-language-processingdeep-learningpytorchattentionattention-is-all-you-need UpdatedApr 16, 2024 ...
项目地址：https://github.com/twistedcubic/attention-rank-collapse 纯注意力以双指数级速率丢失秩 注意力机制最初旨在更好地学习长程序列知识，在 Transformer 网络中得到了有效使用。之后，基于注意力的架构逐渐渗透到多个机器学习应用领域，如自然语言处理、语音识别和计算机视觉。因此，开发一些工具，来理解 ...
通过以上讨论,我们可以体会到,把 Attention 作为一个单独的层来看,跟 CNN、RNN 等结构混合使用,应该能更充分融合它们各自的优势,而不必像 Google 论文号称 Attention is All You Need,那样实在有点“矫枉过正”了(“口气”太大),事实上也做不到。 就论文的工作而言,也许降低一下身段,称为 Attention is All ...
https://github.com/soskek/attention_is_all_you_need #PyTorch# https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch #TensorFlow# https://github.com/Kyubyong/transformer Robin_CityU 该paper 可以算作是 Google 针对 Facebook 之前的 CNN seq2seq:1705.03122 的回应。工程性较强,主要目的...
本文的目的不是阅读论文或者讲解论文,而是去动手复现,增强动手能力才能为未来设计实验打下基础。找了很多论文复现代码,有一些年代久远一些版本问题都没法解决,直到遇见了https://github.com/hkproj/pytorch-transformer,这个代码就是2023年完成的,而且在YouTube有详细的视频讲解,可以说非常好的一个项目了,目前star数量还...
谷歌自锤Attention is all you need:纯注意力并没那么有用,Transformer组件很重要 机器之心报道 编辑:魔王 基于注意力的架构为什么那么有效?近期谷歌等一项研究认为注意力并没有那么有用,它会导致秩崩溃,而网络中的另两个组件则发挥了重要作用:「跳过连接」有效缓解秩崩溃,「多层感知器」能够降低收敛速度。此外,该...
1. 论文标题为Attention is All You Need,因此论文中刻意避免出现了 RNN、CNN 的字眼,但我觉得这种做法过于刻意了。 事实上,论文还专门命名了一种 Position-wise Feed-Forward Networks,事实上它就是窗口大小为 1 的一维卷积,因此有种为了不提卷积还专门换了个名称的感觉,有点不厚道。(也有可能是我过于臆测了)...
项目地址:https://github.com/twistedcubic/attention-rank-collapse 纯注意力以双指数级速率丢失秩 注意力机制最初旨在更好地学习长程序列知识,在 Transformer 网络中得到了有效使用。之后,基于注意力的架构逐渐渗透到多个机器学习应用领域,如自然语言处理、语音识别和计算机视觉。因此,开发一些工具,来理解 Transformer ...
谷歌自锤Attention is all you need:纯注意力并没那么有用,Transformer组件很重要 基于注意力的架构为什么那么有效?近期谷歌等一项研究认为注意力并没有那么有用,它会导致秩崩溃,而网络中的另两个组件则发挥了重要作用:「跳过连接」有效缓解秩崩溃,「多层感知器」能够降低收敛速度。此外,该研究还提出了一种理解自...