编译:Frank,Foresight News 编者注:《Attention Is All You Need》论文发表于 2017 年,截止目前被引用超 11 万次,它不仅是当今以 ChatGPT 为代表的大模型技术起源之一,其中介绍的 Transformer 架构和注意力机制也被广泛用在了 Sora、AlphaFold 等众多或将改变世界的 AI 技术之中。 「Attention Is All You Need」...
英文原博客:Quick Insights of the Groundbreaking Paper - Attention Is All You Need - SXStudio 引用信息 作者: Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, Illia Polosukhin 标题: 注意力全是你所需要的 期刊/来源:第31届神经信息处理系...
attention is all you need文章的引用格式 The citation format for the article "Attention Is All You Need" would depend on the style guide you are following. Here are examples in two commonly used citation styles: 1. Modern Language Association (MLA): Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is ...
导师不教让我来!【带读经典AI论文】精选世界优质100篇论文世界顶级大佬带你逐句阅读(二)Attention Is All You Need超级经典, 视频播放量 306、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 6、收藏人数 13、转发人数 2, 视频作者 学AI的蜡笔小新, 作者简介 付费咨询/本科、研究生毕业
multi-head attention有点类似CNN的一些玩法(分分合合)。self-attention的提法非常好,充分利用了全局信息。 八 补充 google官方翻译版? The Illustrated Transformer这篇必看 《Attention is All You Need》浅读(简介+代码)苏神的大作,同样值得一看 一步步解析Attention is All You Need!
Attention is All you Needarxiv.org/abs/1706.03762 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA. 封面图截自动漫 ブレンド・S 第12 集。 摘要 主流的序列转换(sequence transduction)模型都是编码器(encoder)和解码器(decoder)架构,并基于复杂的循环或卷...
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...
【Transformer系列(3)】《Attention Is All You Need》论文超详细解读(翻译+精读) 【Transformer系列(4)】Transformer模型结构超详细解读 Abstract—摘要 翻译 主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络或卷积神经网络,且都包含一个encoder和一个decoder。表现最好的模型还通过attention机制把encoder和decoder联接起来。
此外,题目“Attention is all you need”,但是出去残差网络、LayerNorm等,它都训练不出什么东西,所以你需要的不只是attention,而是整个transformer。而且Attention不会给数据的顺序做建模,相对于CNN来说,它没有任何空间上的假设,所以它抓取信息的能力变得更差了,需要更大的数据和模型才能训练,所以后续的transformer工作...