原文链接: 《Attention is All You Need》 在做Seq2Seq的任务上, Google的这篇文章完全摒弃了RNN和CNN的结构,提出了完全基于注意力机制的Transformer架构。在NMT的任务上取得了state-of-the-art的效果! (本篇…
2017年的这个时候,Attention is all you need 以“标题党”的形式诞生,吸引了不少眼球,但是当时把它认真当回事的人不太多,毕竟只是在机器翻译这么一个NLP中相对小众的领域的新工作,几乎没有人预见到这篇文章开启的是一个AI的新时代,不断攻城略地,从机器翻译到整个NLP,再打遍几乎整个CV,一统NLP和CV这两个过去...
上式中,可以假设Q\K的维度皆为,V的维度为,L为输入的句子长度,,为特征维度。 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...
《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...
2017年,Google机器翻译团队发表的《Attention is all you need》中大量使用了自注意力(self-attention)机制来学习文本表示。 参考文章:《attention is all you need》解读 1、Motivation: 靠attention机制,不使用rnn和cnn,并行度高 通过attention,抓长距离依赖关系比rnn强 ...
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...
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...
https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch #TensorFlow# https://github.com/Kyubyong/transformer Robin_CityU 该paper 可以算作是 Google 针对 Facebook 之前的 CNN seq2seq:1705.03122 的回应。工程性较强,主要目的是在减少计算量和提高并行效率的同时不损害最终的实验结果。
通过以上讨论,我们可以体会到,把Attention作为一个单独的层来看,跟CNN、RNN等结构混合使用,应该能更充分融合它们各自的优势,而不必像Google论文号称Attention is All You Need,那样实在有点“矫枉过正”了(“口气”太大),事实上也做不到。就论文的工作而言,也许降低一下身段,称为Attention is All Seq2Seq Need...
2017年,Google机器翻译团队发表的《Attention is all you need》中大量使用了自注意力(self-attention)机制来学习文本表示。 参考文章:《attention is all you need》解读 1、Motivation: 靠attention机制,不使用rnn和cnn,并行度高 通过attention,抓长距离依赖关系比rnn强 ...