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...
经典译文:Transformer--Attention Is All You Need 经典译文:Transformer--Attention Is All You Need 来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/689083488 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@go...
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...
原链接:Transformer 论文翻译:Attention is All you Need (wulfric.me) 摘要 显性序列转导模型基于包括编码器和解码器的复杂递归或卷积神经网络。性能最佳的模型还通过注意力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,即 Transformer,它完全基于注意力机制,完全摒弃了循环和卷积。对两项机器翻译任务的...
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...
Workshop on Machine Translation,WMT:机器翻译研讨会 Bilingual Evaluation Understudy,BLEU:双语评估替代方法 Graphics Processing Unit,GPU:图形处理单元。 generalize to:泛化 【扩展知识】 序列转换模型 序列转换模型(Sequence Transduction Model)是将一种序列转换为另一种序列的深度学习模型。这个概念通常应用于许多自然...
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 ...
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。