Attention Is All You Need 是Google发表在NIPS 2017 的一项工作,在 NLP 乃至 AI 发展历程中的重要性就不多说了,还是直接重读论文吧。 对于NLP 中的 sequence to sequence (seq2seq, sequence transduction) 任务,比如机器翻译、文本摘要等,基本都采用Encoder-Decoder with Attention 框架来处理,其中 Encoder/Decode...
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...
"Attention Is All You Need" 是一篇在2017年发表的论文,首次提出了Transformer模型,这一模型在自然语言处理(NLP)领域产生了深远影响。该论文的八位作者分别是: Ashish Vaswani:主要作者之一,当时在Google工作,专注于深度学习和自然语言处理领域。 Noam Shazeer:Google软件工程师,研究兴趣包括机器学习和算法。 Niki Parm...
Paper:翻译并解读《Attention Is All You Need》源自2017年的Google机器翻译团队 目录 5.1、Training Data and Batching 5.2、Hardware and Schedule 5.3、Optimizer 5.4、Regularization 6、Results 6.2、Model Variations References 论文评价 2017年,Google机器翻译团队发表的《Attention is all you need》中大量使用...
标题：Attention Is All You Need 发表：NIPS-2017 机构：Google Comments by Li Mu: 8个作者都是...
「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。
如今,Polosukhin 被视为现代人工智能的创始人之一。Polosukhin 与七位 Google 同事共同撰写了著名的 2017 年论文《Attention Is All You Need》,他们被统称为“Transformer 8”。今年三月,在 Nvidia 年度开发者大会上,这八人中的七人首次同台亮相。首席执行官 Jensen Hu
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。
[1] Attention Is All You Need 论文链接:https://arxiv.org/abs/1706.03762 在文本分类领域中,主要使用Transformer模型的Encoder模型。Decoder属于生成模型,我们不用,但是也要认真拜读。 [0] 阅读本论文需要前置知识: 编码器-解码器(encoder-decoder) ⭐对于理解这篇文章非常重要 ...