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(...
首页/算法/Natural Language Processing/Language Models/Transformer Explained Transformer Explained Transformer是一种模型体系结构,它避免了重复,而是完全依赖于注意力机制来获取输入和输出之间的全局依赖关系。在变压器之前,主要的序列转导模型是基于复杂的递归或卷积神经网络,包括一个编码器和一个解码器。Transformer还采用...
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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Originating from a 2017 research paper by Google, transformer models are one of the most recent and influential developments in the Machine Learning field. The first Transformer model was explained in the influential paper"Attention is All You Need. ...
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(...