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。
Similarly,self-attentionlayers in the decoder allow each position in the decoder to attend to all positions in the decoder up to and including that position. We need to prevent leftward information flow in the decoder to preserve the auto-regressive property. We implement this inside of scaled ...
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! (本篇文章借鉴了很多其他作者的思想,添加了部分的个人理解,写作主要是为了加深理解, 我觉得好文章就应该大家一起...
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 2、创新点: 通过self-attention,自己和自己做...
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。
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。当然,博主对本文的理解和翻译非常生涩】 ...
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
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 ...
简介:Paper:2017年的Google机器翻译团队《Transformer:Attention Is All You Need》翻译并解读 6.2、Model Variations To evaluate the importance of different components of the Transformer, we varied our base model in different ways, measuring the change in performance on English-to-German translation on the...
作者用的是谷歌开源的Tensor2Tensor Framework，里面的approximate BLEU和常用的BLEU score的计算方法不一样...