注意力机制已经成为各种任务中引人注目的序列建模和转换模型的重要组成部分,允许在输入或输出序列中建模依赖关系,而不考虑它们之间的距离。 In all but a few cases , however, such attention mechanisms are used in conjunction with a recurrent network. 然而,在几乎所有情况下,这种注意力机制都是与递归网络结合...
【原文+译文】 The goal of reducing sequential computation also forms the foundation of the Extended Neural GPU, ByteNet and , all of which use convolutional neural networks as basic building block, computing hidden representations in parallel for all input and output positions. 减少序列计算的目标也...
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...
模型都是自动回归的,在生成下一个符号时,使用先前生成的符号作为附加输入。 Transformer模型完全遵循这个框架,并对每一个编码器和解码器使用堆叠的self-attention和point-wise,完全连接层,显示在图1左右两侧。 3.1编码器和解码器堆栈 编码器:编码器由N=6个相同的层组成。每一层都有两个子层。第一个子层是多头自...
由本人翻译,原文: 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...
“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...
原创| Attention is all you need 论文解析(附代码) 作者:杨金珊审校:陈之炎 本文约4300字,建议阅读8分钟“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。
注意:本翻译参考过有道翻译,由于是首次翻译论文,花费了三天时间(英语不好,没过四级,大家在阅读过程中若有遇到翻译不正确还望指正),望能帮助正在学习AI的你。 这是一篇经典的注意力机制的论文,原文名称就是《Attention Is All You Need》,也建议大家看原文。 鉴于
Attention 输入:向量key,quirey,value(Q,K,V) 输出:value 的加权和,权重由key与quirey的相似度决定 Scaled Dot-Product Attention 输入: 个queries & key, 个value 输出: 本文创新点:加了一个 的scale 原因:在 不大的时候,影响不明显,但随着$d_k$的增大,可能会将softmax中的值变得很大,从而使得softmax的...
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。