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 compatibility function of the query with the corresponding key.注意函数可以描述为将查询和一组键值对...
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…
Transformer模型是一种完全基于注意力机制的新型网络架构,它摒弃了 RNN 和 CNN 的顺序性和卷积操作,而是通过自注意力机制(Self-Attention)捕捉序列中的全局依赖关系。Transformer 的核心思想是:通过并行化的注意力机制,可以更有效地建模输入与输出之间的关系,从而解决RNN在长距离依赖上的问题,同时显著提升并行计算的效率。
https://www.youtube.com/watch?v=XowwKOAWYoQ📑 Chapters:0:00 Abstract0:39 Introduction2:44 Model Details3:20 Encoder3:30 Input Embedding5:22 Positional Encoding11:05 Self-Attention15:38 Multi-Head Atte
Paper:翻译并解读《Attention Is All You Need》源自2017年的Google机器翻译团队 目录 论文评价 1、Motivation: 2、创新点: Abstract 1、Introduction 2、Background 3、Model Architecture 3.1、Encoder and Decoder Stacks 3.2、Attention 3.2.1、Scaled Dot-Product Attention ...
Paper:翻译并解读《Attention Is All You Need》源自2017年的Google机器翻译团队 论文评价 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。 1、Motivation: 靠attention机制,不使用rnn和cnn,并行度高 ...
原博链接:论文解读:Attention is All you need - 知乎 (zhihu.com) 注意力机制可以分为三步:一是信息输入;二是计算注意力分布α;三是根据注意力分布α 来计算输入信息的加权平均 Attention用于计算query与输入XX的“相关程度”。 例如在中译英(?)翻译过程中,不同的英文对中文的依赖程度不同。
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...
Paper | Attention Is All You Need Attention Is All You Need Attention Is All You Need 1. 动机详述 2. 相关工作 3. 转换器结构 3.1 注意力机制详解 3.1.1 放缩的点积注意力机制 3.1.2 多头注意力机制 3.2 全连接网络 3.3 编码位置信息 【这是一篇4000+引用的文章。博主虽然不做NLP,但还是很感兴趣...
1. (masked) self-attention，之前在看structured attention network的时候就考虑过完全拿掉RNN的部分，...