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…
「每周一起读」是由PaperWeekly 发起的协同阅读小组。我们每周精选一篇优质好文,利用在线协同工具进行精读并发起讨论,在碎片化时代坚持深度阅读。目前已成立的专题小组有:Chatbot、机器翻译、知识图谱、GAN、推荐系统、QA、增强学习、多模态、自动文摘和统计学习。Attention Is All You Need 通常来说,主流序列传导模型大...
An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where thequery, keys, values, andoutputare 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 fu...
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://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
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。
话不多说，直接上另外一篇论文，亮点在author [1706.05137] One Model To Learn Them All ...
简介:Paper:2017年的Google机器翻译团队《Transformer:Attention Is All You Need》翻译并解读 3.4、Embeddings and Softmax Similarly to other sequence transduction models, we use learned embeddings to convert the input tokens and output tokens to vectors of dimension dmodel. We also use the usual learned...
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...
正如论文名《attention is all you need》所描述的这样,本质是解决资源有限情况下的资源分配问题,对不同构成元素的权重问题,和人做事情非常像,把更多的精力放在重要的事情上。 以下以din为例分享attention的模型结构 行为序列建模系列 用户行为序列建模概览 用户行为序列建模self attention和具体实现 上一篇分享了用户行...