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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
Transformer的提出解决了上面两个问题,首先它使用了Attention机制,将序列中的任意两个位置之间的距离是缩小为一个常量;其次它不是类似RNN的顺序结构,因此具有更好的并行性,符合现有的GPU框架。论文中给出Transformer的定义是:Transformer is the first transduction model relying entirely on self-attention to compute re...
博客cellnw.github.io/attention-is-all-you-need.html Abstract 目前主流的序列推导模型是基于复杂的循环或者包含边解码器的卷积神经网络。效果最好的模型通过注意力机制连接编解码器。我们提出一种新型的简单网络结构---Transformer,仅基于注意力机制,完全移除了循环和卷积结构。对两个机器翻译任务的实验表明,这些...
英文版博客:http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 论文:《Attention is all you need》 为什么要使用attention,这也是本文中所以解决的问题: 1.时间片 t 的计算依赖于 t-1 时刻的计算结果,这样限制了模型的并行能力; 2.虽然LSTM在一定程度上可以缓解了长期的依赖问题,但是对于特别长期的依赖现象LSTM...
1.Attention Attention 题目：Attention Is All You Need 名称：Attention是你所需要 论文：https://ar...
GitHub:https://github.com/xiaosongshine/transfromer_keras 前言 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。
https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch The official Tensorflow Implementation can be found in:tensorflow/tensor2tensor. To learn more about self-attention mechanism, you could read "A Structured Self-attentive Sentence Embedding". ...
Github:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor 官方教程链接:https://www.tensorflow.org/tutorials/text/transformer#encoder_and_decoder 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ---第一菇 - 摘要--- 1.1 论文摘要 现今几乎所有主流的翻译模型都是建立...
https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ [decoder解码的动态图有误] http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html [step-by-step pytorch源码] 抛出几个Attention is all you need细节上的问题,搞明白了这几个问题,这篇论文也就理解透了: Position encoding细节? d_model和d_embedding...