2017年的这个时候,Attention is all you need 以“标题党”的形式诞生,吸引了不少眼球,但是当时把它认真当回事的人不太多,毕竟只是在机器翻译这么一个NLP中相对小众的领域的新工作,几乎没有人预见到这篇文章开启的是一个AI的新时代,不断攻城略地,从机器翻译到整个NLP,再打遍几乎整个CV,一统NLP和CV这两个过去...
「Attention Is All You Need」,这篇研究论文彻底改变了现代人工智能(AI)的未来。在这篇文章里,我将深入探讨 Transformer 模型和 AI 的未来。 2017 年 6 月 12 日,八位谷歌工程师发表了一篇名为「Attention Is All You Need」的研究论文,这篇论文讨论了一种改变现代 AI 未来的神经网络架构。 而就在刚刚过去...
表4:Transformer很好地概括了英语选民解析(结果见《华尔街日报》第23章) In Table 3 rows (A), we vary the number of attention heads and the attention key and value dimensions, keeping the amount of computation constant, as described in Section 3.2.2.While single-head attention is 0.9 BLEU worse...
传统seq2seq最大的问题在于将Encoder端的所有信息压缩到一个固定长度的向量中,并将其作为Decoder端首个隐藏状态的输入,来预测Decoder端第一个单词(token)的隐藏状态。在输入序列比较长的时候,这样做显然会损失Encoder端的很多信息,而且这样一股脑的把该固定向量送入Decoder端,Decoder端不能够关注到其想要关注的信息。并...
2017年,Google机器翻译团队发表的《Attention is all you need》中大量使用了自注意力(self-attention)机制来学习文本表示。 参考文章:《attention is all you need》解读 1、Motivation: 靠attention机制,不使用rnn和cnn,并行度高 通过attention,抓长距离依赖关系比rnn强 ...
论文原文:Attention is all you need image.png 这篇论文是Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章,现在用attention处理序列问题的论文层出不穷,本文的创新点在于抛弃了之前传统的encoder-decoder模型必须结合cnn或者rnn的固有模式,只用attention,可谓大道至简。文章的主要目的是在减少计算量和提高并行效率的同时不损...
Transformer是一个完全依赖自注意力的面向sequence to sequence任务的NLP模型,由谷歌大脑在17年的论文《Attention is all you need》中首次提出。它抛弃了传统的CNN和RNN神经网络,整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成,它解决了RNN长期依赖和无法并行化以及CNN缺失全局特征等问题。(尽管LSTM等门机制的结构...
2017 年,Google 机器翻译团队发表的《Attention is All You Need》完全抛弃了RNN和CNN等网络结构,而仅仅采用注意力机制来进行机器翻译任务,并且取得了很好的效果,注意力机制也成为了人们研究的热点。受到Transformer强大的特征表示能力的启发,研究人员提议将Transformer应用到计算机视觉任务。与其他网络类型(例如CNN和RNN)相...
《Attention Is All You Need》论文提出的Transformer架构在多个NLP任务中展现了出色的性能，引领了生成式...
得到的维度为,该张量可以理解为计算Q与K中向量两两间的相似度或者说是模型应该着重关注(attention)的地方。这里还除了,文章解释是防止维度太大得到的值就会太大,导致后续的导数会太小。(这里为什么一定要除而不是或者其它数值,文章没有给出解释。) 经过获...