[2] Transformer 模型详解 摘要:主流的序列转换模型基于复杂的循环或卷积神经网络,包括编码器和解码器。表现最佳的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构——Transformer,完全基于注意力机制,摒弃了循环和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明,这些模型不仅质量更优,而且更加并行化,训练时间显著减
结果表明,transformer可以很好地将其推广到其他任务,不论是大量还是有限的训练数据。 1. 引言 循环神经网络,特别是长短时记忆和门控递归神经网络,已经作为最先进的方法在序列建模和转换问题,如语言建模和机器翻译中得到了牢固的建立。从那以后,无数的努力继续延申循环语言模型和编码-解码器架构研究的边界。 循环网络...
Transformer论文详解,论文完整翻译(四) 第三章 模型结构(一) 许多竞争网络序列转换模型有encoder-decoder结构。encoder映射是将输入的符号序列表示(x1,…,xn)转换成一个序列连续的表示 z。给出z后,decoder生成一个输出序列(y1,…,yn)每个元素一个符号。每一步,模型都是自动递归的,在生成下一个符号时,使用之前生...
我们提出了一种新的简单网络结构,即Transformer,它完全基于注意机制,完全不需要递归和卷积。对两个机器翻译任务的实验表明,这些模型在质量上更优,同时更具并行性,训练时间明显更少。我们的模型在WMT 2014英语翻译任务中实现了28.4 BLEU,比现有的最佳效果(包括合奏)提高了2倍以上。在WMT2014英语到法语翻译任务中,我们...
本文提出一种新型简单网络架构Transformer,只依赖注意力机制,完全摒弃了递归和卷积。对双机翻译任务的实验表明,这种模型有更加优良的品质,还支持并行化,需要的训练时间显著减少。在WMT2014英德翻译任务上达到了28.4 BLEU,比现有最佳结果提升了2BLEU以上。在WMT2014英法翻译任务上,我们成功创建了一个新的单模型,在8GPU上...
我们提出了一种新的简单网络架构——Transformer,它完全基于注意力机制,完全摒弃了递归和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明,这些模型在质量上更优,同时具有更强的并行性,需要的训练时间显著减少。我们的模型在WMT 2014英德翻译任务中获得28.4个BLEU,比现有的最佳效果(包括集合)提高了2个BLEU。在WMT 2014英法翻译...
我们提出了一个新的、简单的网络架构,Transformer. 它只基于单独的attention机制,完全避免使用循环和卷积。在两个翻译任务上表明,我们的模型在质量上更好,同时具有更高的并行性,且训练所需要的时间更少。我们的模型在 WMT2014 英语-德语的翻译任务上取得了28.4的BLEU评分。在现有的表现最好模型的基础上,包括整合模型...
Transformer 是在论文 Attention is All You Need 中首次 transformer如何机器翻译 自然语言处理 transformer 深度学习 attention transformer 机器翻译模型 机器翻译 原理 一、背景知识机器翻译,Machine Translation,简称MT,是一种运用计算机将一个句子从一种语言翻译成另一种语言的技术,是自然语言处理领域中一项重要的...
的视觉transformer编码器 来进一步将其编码到大小为 的视觉隐藏状态 中(其中 为编码的视觉隐藏状态的长度)。另外,考虑到不同的任务(如目标检测和VQA)可能需要提取不同类型的信息,我们还添加了一个任务嵌入向量 到transformer编码器来允许它在输出中提取特定于任务的信息,如下所示: ...