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A PyTorch implementation of the Transformer model in "Attention is All You Need". - attention-is-all-you-need-pytorch/train.py at master · jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch
https://github.com/soskek/attention_is_all_you_need #PyTorch# https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch #TensorFlow# https://github.com/Kyubyong/transformer 阅读笔记精选 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...
原文:Attention is all you need 作者: Ashish Vaswani 等人 论文发表时间:2017.12.6 代码:github.com/tensorflow/t 1 介绍 2 背景 3 模型架构 3.1 编码器和解码器堆栈 3.2 注意力 3.2.1 点积注意力的缩放因子 3.2.2 多头注意力 3.2.3 注意力在我们模型中的应用 3.3 位置前馈网络 3.4嵌入和Softmax 3.5 ...
1 写在前面在基本完成生成模型领域的理论工作构建后,笔者针对为近代NLP乃至多模态奠基的经典之作Attention is All You Need继续精读回顾。笔者的个人体验是,相对于生成领域大量的概率论与数学推导trick,以Trans…
Google 此次推出的翻译框架—Transformer 则完全舍弃了 RNN/CNN 结构,从自然语言本身的特性出发,实现了完全基于注意力机制的 Transformer 机器翻译网络架构。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 开源实现 #Chainer# https://github.com/soskek/attention_is_all_you_need #PyTorch# https://github.com...
https://github.com/soskek/attention_is_all_you_need #PyTorch# 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...
1. 论文标题为Attention is All You Need,因此论文中刻意避免出现了 RNN、CNN 的字眼,但我觉得这种做法过于刻意了。 事实上,论文还专门命名了一种 Position-wise Feed-Forward Networks,事实上它就是窗口大小为 1 的一维卷积,因此有种为了不提卷积还专门换了个名称的感觉,有点不厚道。(也有可能是我过于臆测了)...
1、论文标题为《Attention is All You Need》,因此论文中刻意避免出现了RNN、CNN的字眼,但我觉得这种做法过于刻意了。事实上,论文还专门命名了一种Position-wise Feed-Forward Networks,事实上它就是窗口大小为1的一维卷积,因此有种为了不提卷积还专门换了个名称的感觉,有点不厚道。(也有可能是我过于臆测了) ...
2017 年中,有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文,分别是 FaceBook 的Convolutional Sequence to Sequence Learning和 Google 的Attention is All You Need,它们都算是 Seq2Seq 上的创新,本质上来说,都是抛弃了 RNN 结构来做 Seq2Seq 任务。 在本篇文章中,笔者将对 Attention is All You Need 做一点简单的分析...