本文为Transformer经典论文《Attention Is All You Need》的中文翻译: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 注意力满足一切 Ashish Vaswani Google Brain avaswani@google.com Noam Shazeer Google Brain noam@g…
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...
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...
Bilingual Evaluation Understudy 双语评估替代方法,评估机器翻译质量的常用自动化指标,通过n-gram匹配和惩罚机制来衡量翻译与参考翻译的相似度。
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...
Transformer允许显著更多的并行化,并且在仅用八个P100 GPU训练十二小时后,可以达到翻译质量的新最优状态。 【专业词汇】 long short-term memory,LSTM:长短期记忆 gated recurrent neural ,GRU:门控递归神经网络 architecture:架构 factor:分解,因素 computation:计算 ...
《Attention Is All You Need》 摘要 占主导地位的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络,包括编码器和解码器。性能最好的模型也通过注意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——Transformer,它完全基于注意力机制,完全摒弃了递归和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明,这些模型在质量上更...
综上所述,Attention is All You Need是一篇开创性的论文,提出了基于自注意力机制的Transformer模型,在自然语言处理领域取得了巨大的成功。该模型的思想和设计不仅解决了传统神经网络模型中存在的一些问题,而且为自然语言处理领域带来了新的突破和发展方向。随着时间的推移,Attention is All You Need的影响力必将越来越大...
Self-attention, sometimes called intra-attention is an attention mechanism relating different positions of a single sequence in order to compute a representation of the sequence. Self-attention,有时也称为intra-attention,是一种将单个序列的不同位置联系起来以计算序列表示的注意机制。
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...