在这项工作中,我们提出了Transformer,这是第一个完全基于注意力的序列转导模型,用多头自注意力替换了编码器-解码器架构中最常用的循环层。 对于翻译任务,Transformer 模型的训练速度比基于循环或卷积层的架构要快得多。在WMT 2014英德和英法翻译任务中,我们实现了新的最先进水平。在前一项任务中,我们的最佳模型甚至...
我们提出了一个新型神经网络架构——Transformer,它完全基于注意力机制,省去了循环层和卷积层。我们的模型在2014年WMT英德翻译任务中达到28.4 BLEU,比现有的最佳结果(包括集成部分)提高了2个BLEU以上。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...
然而,就我们所知,Transformer是第一个完全依赖于自注意而不使用序列对齐的rnn或卷积来计算其输入和输出表示的转导模型。在下一节中,我们将描述Transformer,激发自注意,并讨论它相对于[17,18]和[9]等模型的优势。 3.模型结构 最具竞争力的神经序列转导模型都有一个编码器-解码器结构[5,2,35]。在这里,编码器将...
据我们所知,Transformer还是第一个完全依赖自注意力来计算其输入和输出表示而不使用序列对齐RNN或卷积的转换模型。接下来,我们将详细介绍Transformer,使用自注意力的动机,并讨论其相对于 [17、18] 和 [9] 等模型的优势。 三、模型架构 大部分有竞争力的神经序列转换模型都具有编码器-解码器结构[5, 2, 35]。这...
Transformer遵循这个总体架构,使用堆叠的self-attention层、point-wise和全连接层,分别用于encoder和decoder,如图1的左半部分和右半部分所示。 3.1 Encoder and Decoder Stacks—编码器栈和解码器栈 翻译 Encoder:encoder由N(N=6)个完全相同的layer堆叠而成.每层有两个子层。第一层是multi-head self-attentio...
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...
论文地址:https://transformer-circuits.pub/2021/framework/index.html#acknowledgments 该研究发现,通过以一种新的但数学上等效的方式概念化 transformer 操作,我们能够理解这些小模型并深入了解它们的内部运作方式。值得注意的是,研究发现特定的注意头,本文称之为归纳头(induction heads),可以在这些小模型中解释上下文学...
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: ...
【论文翻译完整版】(Inverse Compositional Spatial Transformer Networks),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。