《Attention Is All You Need》是一篇由Google DeepMind团队在2017年发表的论文,该论文提出了一种新的神经网络模型,称为Transformer模型,用于自然语言处理任务。 该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制(self-attention mechanism)”的技术,以取代传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)等结构,这使得模...
论文《Attention Is All You Need》 作者Ashish Vaswani等人 该论文提出了一种新的网络架构,称为Transformer,它仅基于注意力机制,不需要循环或卷积。 Transformer已被证明在质量上更优越,在并行性和训练速度方面也比传统序列转换模型更快。 Transformer架构与传统序列转换模型有何不同 Transformer架构与传统序列转换模型的...
《Attention is All You Need》是一篇由Google的研究人员于2017年提出的论文,介绍了Transformer模型,这是自然语言处理领域中的一个重大突破。该模型完全基于注意力机制,没有使用传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)结构,这在当时是非常新颖的。Transformer模型及其注意力机制现在被广泛应用于各种NLP任务,如机器翻...
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...
这是第一篇:《Attention Is All You Need》 。这篇论文可以说是自然语言处理领域的一个里程碑,它引领了NLP模型架构的变革,并对各种NLP任务产生了深远的影响。 Poweredby 「大聪明GPT」 想象一下,你处在一个充满来自世界各地人们的房间里,他们每个人都用自己独有的语言交谈。你渴望和他们分享故事、笑话,也希望从...
简介:【Transformer系列(3)】《Attention Is All You Need》论文超详细解读(翻译+精读) 前言 哒哒~时隔好久终于继续出论文带读了,这次回归当然要出一手王炸呀——没错,今天我们要一起学习的就是传说中的Transformer!在2021年Transformer一经论文《Attention is All You Need》提出,就如龙卷风一般震惊学术界,不仅在NL...
“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...
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用。它讨论了注意力机制如何...
「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。
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。