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,我将先补充背景知识,再清晰地解读一下这篇论文,保证让大多数对深度学习仅有少量基础的读者也能彻底读懂这篇...
上式中,可以假设Q\K的维度皆为{(L, d_k)},V的维度为(L, d_v),L为输入的句子长度,d_k,d_v为特征维度。 softmax(QK^T)得到的维度为(L, L),该张量可以理解为计算Q与K中向量两两间的相似度或者说是模型应该着重关注(attention)的地方。这里还除了\sqrt{d_k},文章解释是防止维度d_k太大得到的值...
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 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...
Attention is all you need 论文详解(转) 一、背景 自从Attention机制在提出之后,加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型。传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题。
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...
《Attention Is All You Need》 https://arxiv.org/abs/1706.03762 Motivation: 靠attention 机制,不使用 rnn 和 cnn,并行度高 创新点: 提出self-attention,自己和自己做 attention,使得每个词都有全局的语义信息(长依赖): 由于Self-Attention 是每个词和所有词都要计算 Attention,所以不管他们中间有多长距离,最大...
总之,《Attention Is All You Need》论文介绍了一种称为 Transformer 的突破性架构,它彻底改变了序列建模领域。该架构在很大程度上依赖于自注意力的概念,使其能够捕获输入序列中不同位置之间的依赖关系。 Transformer 的注意力机制使其能够对远程依赖关系进行建模、处理可变长度输入,并在各种自然语言处理任务中实现最先...
得到的维度为,该张量可以理解为计算Q与K中向量两两间的相似度或者说是模型应该着重关注(attention)的地方。这里还除了,文章解释是防止维度太大得到的值就会太大,导致后续的导数会太小。(这里为什么一定要除而不是或者其它数值,文章没有给出解释。) 经过获得attention权重后,与V相乘,既可以得到attention后的张量信息...
“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...