为何Transformer论文作者声称“Attention is all you need”?

发布网友 发布时间：2022-04-24 10:04

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热心网友 时间：2023-04-29 23:28

详解Transformer （论文Attention Is All You Need）. 正如论文的题目所说的，Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。. 更准确地讲，Transformer由且

热心网友 时间：2023-04-29 23:29

摘要。主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络或卷积神经网络，且都包含一个encoder和一个decoder …

1 Introction（简介）RNN,LSTM,GRU,Gated Recurrent Neural Networks 在序列建模和转换任务上，比如语言 …

2 Background（背景）减少序列计算的目标也成就了 Extended Neural GPU [16],ByteNet[18],和ConvS2S[9] …

3 Model Architecture（模型结构）大多数有竞争力的序列转换模型都有encoder-decoder结构构。这 …

热心网友 时间：2023-04-29 23:29

transformer 的并行化主要体现在self- attention 模块上,在encod er 端其可以并... 论文 名: Attention Is All You Need 论文 作者:Ash is h Vaswani 等期刊/会议名

热心网友 时间：2023-04-29 23:30

在Attention is all you need论文中提出的Transformer。它的一个TensorFlow实现可以作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛大学的NLP小组创建了一个使用PyTorch实现注释该论文的指南。在...

热心网友 时间：2023-04-29 23:30

2019年11月16日论文《Attention Is All You Need》简称Transformer,作者Ashish Vaswani(Google Brain),经典的自注意力论文。 2. 摘要 ...