著名的提出 Transformer 的文章,来自 NIPS 2017。由本人翻译,原文:Attention is All you Need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…
为了利用上这些残差连接,所有模型中的子层包括嵌入层都产出维度dmodel=512的输出。解码器:解码器也由N=6个相同层的栈构成。在编码层的两个子层之外,解码层又插入了第三个子层,用作在编码器栈的输出应用多头注意力。类似于编码器,每个子层使用了残差连接,再做层归一化。我们还修改了解码栈中的自注意力子层以...
An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where the query, keys, values, and output are all vectors. The output is computed as a weighted sum of the values, where the weight assigned to each value is computed by a compatibilit...
梯度消失和爆炸:在处理长序列时,RNN容易出现梯度消失或爆炸的问题,使得模型难以学习远距离的依赖关系。 梯度消失 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...
注意力机制(Attention Mechanism)(可选):在解码过程中,允许模型在生成每个输出元素时动态地关注输入序列的不同部分,从而更好地捕捉输入中的关键信息。 卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNNs)是深度学习模型,能够有效地识别图像中的模式和结构,捕捉空间关系,适用于图像处理和视觉任务。
接下来,是中文部分的精读: 这一论文集的标题为“Attention Is All You Need”,暗示注意力机制是理解自然语言处理(NLP)和人工智能中其他任务的关键。论文集中的论文探讨了注意力机制在各种NLP任务中的应用,包括机器翻译、语言建模和问答等。 第一篇论文《基于注意力的语音识别模型》介绍了注意力机制在语音识别中的应...
【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。
“Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步,对Transformer模型做出了重大改进。 目前NLP任务中的最著名模型(例如GPT-2或BERT),均由几十个Transformer或它们的变体组成。 背景 减少顺序算力是扩展神经网络GPU、ByteNet和C...
论文翻译——Attention Is All You Need Attention Is All You Need Abstract The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. 显性序列转换模型基于复杂的递归或卷积神经网络,包括编码器和解码器。
原链接:Transformer 论文翻译:Attention is All you Need (wulfric.me) 摘要 显性序列转导模型基于包括编码器和解码器的复杂递归或卷积神经网络。性能最佳的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构,即 Transformer,它完全基于注意力机制,完全摒弃了循环和卷积。对两项机器翻译任务的...