Coursera 上的《Sequence Models》专项课程中有一节专门讲解Transformer,由深度学习专家Andrew Ng主讲,非常适合深入学习。 YouTube 上有很多解释Transformer的视频,你可以搜索 "Transformer explained" 来找到一些易于理解的视频。 论文: 2017年的论文《Attention is All You Need》是Transformer最初提出的论文,详细描述了Tr...
它同样擅长计算相邻单词和相距较远的单词之间的依赖关系。 现在我们已经对 Transformer 有了一个高层次的了解,我们可以在下一篇文章中更深入地了解它的内部功能,以了解它如何工作的细节,让我们拭目以待 九 参考资料 Transformers Explained Visually (Part 1): Overview of Functionality ...
Transformer-XL presents state-of-the-art results for language modeling on several different datasets (big/small, characters/words, etc). Its combination of two prominent concepts of deep learning — recurrence and attention — allows the model to learn long-term dependencies...
https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained 但注意到这是一个过于简化的例子。更现实的情况是处理一个句子。例如,输入“je suis étudiant”并期望输出是“i am a student”。那我们就希望我们的模型能够成功地在这些情况下输出概率分布: 每个概率分布被一个以词表大小(...
https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained 但注意到这是一个过于简化的例子。更现实的情况是处理一个句子。例如,输入“je suis étudiant”并期望输出是“i am a student”。那我们就希望我们的模型能够成功地在这些情况下输出概率分布: ...
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In addition, to explain what the trained model had actually learned, the Grad-CAM technique explained above was applied. Various test images were selected randomly to generate the corresponding heatmap from the trained model using the Grad-CAM approach. In this case, the multilayer perceptron ...
KL散度: https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained 但注意到这是一个过于简化的例子。更现实的情况是处理一个句子。例如,输入“je suis étudiant”并期望输出是“i am a student”。那我们就希望我们的模型能够成功地在这些情况下输出概率分布: 每个概率分布被一个以词...
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