摘要: Transformer完全依赖于attention机制,在机器翻译方面达到了最先进的效果。与递归神经网络和卷积神经网络相比,它在结构上没有显式地建模相对或绝对的位置信息。所以,它需要在输入中添加绝对位置的表示。…
Self-Attention with Relative Position Representations * Authors: [[Peter Shaw]], [[Jakob Uszkoreit]], [[Ashish Vaswani]] 初读印象 comment:: (相对位置编码)提出了两个元素间的相对位置编码并将其运用到注意力机制中。 动机 attention是没有位置信息的,在transformer中使用的方法是将位置的绝对编码加到对应...
Peter Shaw, Jakob Uszkoreit, and Ashish Vaswani. 2018. Self-Attention with Relative Position Representations. Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, March. arXiv: 1803.02155. 非递归的模型(attention,CN...
论文原文:Self-Attention with Relative Position Representations 1.Introduction 序列位置信息的表示 1)RNN 直接。非RNN,由于非序列性,需要显式编码位置信息,才能使用序列顺序。 2)卷积网络虽然固有相对位置信息,但研究表明,依然能受益于位置编码。 3)对于Transformer来说,位置信息的显式表示很重要;要不然模型就与序列顺...
本篇文章是基于 Self-Attention with Relative Position Representations(https://arxiv.org/pdf/1803.02155.pdf),它提出了一种对Transformer的输入序列中的位置编码的替代方法。它改变了Transformer的自注意力机制,从而可以考虑序列元素之间的相对位置。
self-attention机制进行建模,使得任何两个位置token距离都为1。如果没有内存和算力的限制,Transformer理论上可以编码无限长的文本。但由于attention计算量十分大,而且计算复杂度...1 背景 NLP中经常出现长程依赖问题,比如一个词语可能和它距离上千位置的另一个词语有关系。长程关系的建立十分困难。常见序列结构模型都有...
【导读】谷歌Vaswani团队最新工作,在Transformer的基础上利用相对位置或者序列元素之间的距离对self-attention进行扩展,既能有效提高翻译质量,又能提高效率。 【NAACL 2018论文】 Self-Attention with Relative Position Representations 论文链接:https:///abs/1803.02155 ...
Transformer:采用encoder-decoder框架 encoder里面有多层,每一层包括两个子层 self-attention 和 FFN(a position-wise feed-forward layer),子层之间通过 layer normalization 连接,层与层之间通过 residua... 查看原文 Transformer模型--Attention机制 Transformer模型来源于谷歌2017年的一篇文章(Attention is all you ...
Self-AttentionwithRelativePositionRepresentationsPeterShawGooglepetershaw@googleJakobUszkoreitGoogleBrainusz@googleAshishVaswaniGoogleBrainavaswani@googleAbstractRelyingentirelyonanattentionmechanism,theTransformerintroducedbyVaswanietal.(2017)achievesstate-of-the-artresultsformachinetranslation.Incontrasttorecurrentandconvolutio...
2. Self-Attention with Relative Position Representations(基于相对位置表示的子注意力模型) 作者:Peter Shaw,Jakob Uszkoreit,Ashish Vaswani 机构:Google Brain 摘要:Relying entirely on an attention mechanism, the Transformer introduced by Vaswani et al. (2017) achieves state-of-the-art results for machine...