【源头活水】Transformer is All You Need 论文翻译 “问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。 作者:知乎—...
Transformer all you need (=?) Attention Is All You Need。深度学习被工业界广泛应用于生产中了,满足性能情况下慢慢取代了部分原来机器学习算法的应用,提供更精确推理结果。基于Transformer基础模型结构,学术界已产生大多是许多变种的SOTA的模型,Transformer-XL、Swin-transformer、TFT、Informer、谷歌的Bert大型算法等等。
在Transformer中,操作数被减少到一个恒定的数,但平均注意加权符号位置会导致有效分辨率降低,于是我们提出用多头注意力机制来抵消这一影响,如3.2节所述。 自注意力机制(Self-attention)有时也称为intra-attention,是一种注意力机制,它将单个序列的不同位置联系起来,以计算序列的表示。自注意力机制在阅读理解、抽象概括...
本文为Transformer经典论文《Attention Is All You Need》的中文翻译https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 注意力满足一切 Ashish Vaswani Google Brain avaswani@google.com Noam Shazeer Google Brain noam@google.com Niki Parmar Google Research nikip@google.com Jakob Uszkoreit Google Research usz@google.com ...
Transformer出自google，被广泛应用于NLP的各项任务中，在transformer基础上改进优化的BERT模型在2019年11项NLP任务中表现SOTA。 论文原文： https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 《attention is all you need》在处理变长的序列问题时，一般的做法是利用卷积神经网络或循环神经网络。无论卷积还是循环...
四、评估指标计算 -- 全局计算 五、评估指标计算 -- 迭代计算 六、多个指标计算 七、评估结果对比可视化 !pip install evaluate 1. import evaluate 1. 一、查看支持的评估函数 include_community:是否包含社区评估函数,默认 True with_details:是否展示详细信息,默认 False ...
注意力机制的威力在论文“Attention Is All You Need”中得到了证明,作者介绍了一种新的神经网络,称为 Transformers,它是一种基于注意力的编码器-解码器类型的架构。 Transformer Model 在高层次上,编码器将输入序列映射到一个抽象的连续表示中,该表示包含该输入的所有学习信息。然后,解码器采用该连续表示并逐步生成...
2017 年，谷歌大脑团队在其论文《Attention Is All You Need》中创造性的提出 Transformer 这一架构，自此这一研究一路开挂，成为当今 NLP 领域最受欢迎的模型之一，被广泛应用于各种语言任务，并取得了许多 SOTA 结果。不仅如此，在 NLP 领域一路领先的 Transformer，迅速席卷计算机视觉（CV）、语音识别等领域，在...
Transformer最早在2017年的Attention Is All You Need论文中提出,用于解决传统的序列到序列(sequence-to-sequence,Seq2Seq)模型在处理可变长序列时遇到的问题。 作为Seq2Seq模型,指的是输入一段序列,模型输出也是一段序列,比如最常见的翻译模型,输入一段文本序列,输出一段翻译后的文本序列。 RNN的困境 一个新技术尤...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2106.04554.pdf 摘要:自 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》后,Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜。在诞生至今仅仅四年的时间里,Transformer 已经成为自然语言处理领域的主流模型,基于 Transformer 的预训练语言模型更是成为主流。随着时间的推移...