Attention Is All You Need (Transformer) 是当今深度学习初学者必读的一篇论文。但是,这篇工作当时主要是用于解决机器翻译问题,有一定的写作背景,对没有相关背景知识的初学者来说十分难读懂。在这篇文章里,我…
《Attention is All You Need》阅读笔记 背景介绍之前的seq2seq模型是基于RNN的encoder-decoder结构,由于RNN的某个时间步计算依赖于前边时间步计算的结果,故该模型存在无法实现并行计算的问题。 Facebook针对该问题提出了基于CNN… 陆树栋发表于西土城的搬... 论文解读:Attention is All you need 习翔宇打开...
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,梯度逐层变得越来越大,导致权重更新过大,模型参数发生剧烈变化,可能导致数值不稳定、溢出或不收敛。 长短期记忆 长短...
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...
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...
注意力机制(Attention Mechanism)旨在提高模型在处理序列数据时的表现,核心思想是允许模型在生成输出时“关注”输入序列的不同部分,从而能够捕捉和利用输入中的关键信息。 注意力机制的核心概念: 对齐:注意力机制为每个输出元素生成一个对齐分数,表示该输出元素应该关注输入序列中的哪些部分。这个对齐分数通常是通过计算输入...
“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...
“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ConvS2S的基本目标,它们使用卷积神经网络作为基本构建块,并行计算所有...
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
bert系列一:《Attention is all you need》论文解读 论文创新点: 多头注意力 transformer模型 Transformer模型 上图为模型结构,左边为encoder,右边为decoder,各有N=6个相同的堆叠。 encoder 先对inputs进行Embedding,再将位置信息编码进去(cancat方式),位置编码如下:...