这篇论文提出的 Transformer-XL 主要是针对 Transformer 在解决长依赖问题中受到固定长度上下文的限制,如 Bert 采用的 Transformer 最大上下文为 512。 Transformer-XL 采用了一种 segment-level 的递归方法,不仅解决长以来的问题,还解决了上下文碎片问题。最终,Transformer-XL 能学习到的长依赖超过 LSTM 80%,并比原来...
Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context(论文) Transformer模型能够学习长范围依赖,但是在语言模型中受到固定长度上下文限制,本文提出了一个新的结构:Transformer-XL。能够学习超过固定长度的依赖,同时保持了时间的连贯性,整体创新包括一个循环机制和一个新的位置编码方法。 存在的问题...
摘要:transformer 具有学习长期依赖的潜力,但在语言建模设置中受到固定context length的限制。我们提出了 Transformer XL,可以在不破坏时间一致性的前提下扩展context length。它由一种段级递归机制(segment-level recurrence mechanism)和一种新的位置编码方案组成。我们的方法不仅能够捕获较长期的上下文依赖关系,而且可以解决...
Transformer是Google Brain2017年提出的一种模型,它的编码能力超越了RNN,但是对于长距离依赖的建模能力依然不足。为解决长距离依赖问题,Google Brain提出了Transformer-XL模型(XL是extra long的意思),不仅能够获取长距离依赖,而且解决了文本碎片化的问题。Transformer-XL是基于vanilla Transformer进行创新的,它不仅能比vanilla...
最后再经过Masked-Softmax、Layer Normalization、Positionwise-Feed-Forward得到最终预测用的,详细的过程看论文[1]提供的补充材料B。 faster evaluation 在评估时, Transformer-XL比Vanilla Transformer具有更长的有效上下文,并且Transformer-XL能够在不需要重新计算的情况下处理新段中的所有元素,显著提高了速度。下图是...
论文笔记:Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Transformer-XL来自于论文《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》,Transformer-XL是对Transformer的改进或变种,主要是解决长序列的问题,其中XL表示extra long,在XLNet中就是使用Transformer-XL作为基础模块。 Vanilla Transformer ...
这篇论文【代码解析】Transformer-XL 之 Relative Positional Encodings的图例很好。 def rel_multihead_attn(w, r, r_w_bias, r_r_bias, attn_mask, mems, d_model, n_head, d_head, dropout, dropatt, is_training, kernel_initializer, scope='rel_attn'): ...
这篇论文提出的 Transformer-XL 主要是针对 Transformer 在解决长依赖问题中受到固定长度上下文的限制,如 Bert 采用的 Transformer 最大上下文为 512。 Transformer-XL 采用了一种 segment-level 的递归方法,不仅解决长以来的问题,还解决了上下文碎片问题。最终,Transformer-XL 能学习到的长依赖超过 LSTM 80%,并比原来...
论文题目:Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context,下载链接Insight如何赋予编码器捕获长距离依赖的能力 通过随机排列自然语言而预测某个位置可能出现的词,传统自回归语言模型的推广Motivation建立长期依赖:LSTM-->Transformer,带来问题:...