展示了一种全新的思路:Attention Is All You Need。 Transformer 的主要贡献如下: 取消递归结构,实现并行计算通过采用自注意力机制(Self-Attention),Transformer 可以同时处理多个输入序列,极大提高了计算的并行度和训练速度。 引入位置编码(Positional Encoding)并结合 Attention 机制巧妙地捕捉位置信息在不依赖 RNN 结构...
Attention Is All You Need (Transformer) 是当今深度学习初学者必读的一篇论文。但是,这篇工作当时主要是用于解决机器翻译问题,有一定的写作背景,对没有相关背景知识的初学者来说十分难读懂。在这篇文章里,我…
“Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步,对Transformer模型做出了重大改进。 目前NLP任务中的最著名模型(例如GPT-2或BERT),均由几十个Transformer或它们的变体组成。 背景 减少顺序算力是扩展神经网络GPU、ByteNet和ConvS2S的基本目标,它们使用卷积神经网络作为基本构建块,并行计算所有...
在2021年Transformer一经论文《Attention is All You Need》提出,就如龙卷风一般震惊学术界,不仅在NLP领域大杀四方,在CV领域也是非常火,那我们就一起来看看这到底是何方神圣吧! 其实这篇论文我上周就读完了,但当时读的云里雾里,太多专业性语言看不懂,所以在这篇论文带读之前出了两篇分别介绍encoder和decoder(【Tr...
In all but a few cases , however, such attention mechanisms are used in conjunction with a recurrent network. 然而,在几乎所有情况下,这种注意力机制都是与递归网络结合使用的。 In this work we propose the Transformer, a model architecture eschewing recurrence and instead relying entirely on an atten...
Attention is all you need 摘要 The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple netwo...
这是第一篇:《Attention Is All You Need》 。这篇论文可以说是自然语言处理领域的一个里程碑,它引领了NLP模型架构的变革,并对各种NLP任务产生了深远的影响。 Poweredby 「大聪明GPT」 想象一下,你处在一个充满来自世界各地人们的房间里,他们每个人都用自己独有的语言交谈。你渴望和他们分享故事、笑话,也希望从...
注意力机制(Attention Mechanism)旨在提高模型在处理序列数据时的表现,核心思想是允许模型在生成输出时“关注”输入序列的不同部分,从而能够捕捉和利用输入中的关键信息。 注意力机制的核心概念: 对齐:注意力机制为每个输出元素生成一个对齐分数,表示该输出元素应该关注输入序列中的哪些部分。这个对齐分数通常是通过计算输入...
Transformer 是谷歌在 2017 年底发表的论文Attention Is All You Need中所提出的 seq2seq 模型,Transformer 的提出也给 NLP 领域带来了极大震动。现如今,不少模型还是以 Transformer 作为特征抽取机制 ,比如 BERT 就是从 Transformer 中衍生出来的预训练语言模型。
大佬带读【深度学习】领域最具影响力的论文,从零搭建Transformer网络-《Attention is all you need》除了视频中的论文还有一份论文大礼包等着你们~【一】2023-人工智能+顶刊顶会论文合集【二】2023-人工智能前沿精选优质论文合集【三】2023-AI相关专业论文写作最全指南【四