Attention Is All You Need中英合译版论文public.agent-matrix.com/publish/shared/Paper/Attention.pdf 论文翻译由GPT 学术优化项目支撑auth.gpt-academic.top/ 1 Attention机制 一个注意力函数可以被描述为将一个查询(query)以及一组键 (key) -值 (value) 对映射到一个输出,其中查询、键、值和输出都是...
较好的序列转导模型都是基于包含编码器(encoder)、解码器(decoder)的复杂的循环神经网络(recurrent neural networks,RNN)、卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)。表现比较好的模型,会通过注意力机制(attention mechanism)连接编码器和解码器。 本文提出一种比较简单的网络结构(Transformer),Transformer完全基于注意...
self.head_dim,bias=False)self.keys=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)self.queries=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)self.fc_out=nn.Linear(heads*self.head_dim,embed_size)defforward(self,values
“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...
“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...
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 解读 《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...
在这篇论文中,提出了 Transformer,这是一种模型架构,避免了递归,而是完全依靠注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。Transformer 允许更多的并行化,并且在八个 P100 GPU 上训练多达 12 小时后,可以在翻译质量方面达到新的技术水平。 模型架构分析
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。