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Transformer最全解析(attention is all you need)

transformer 最早使用于NLP模型中，使用了 Self-Attention 机制。相较于RNN结构可以进行并行化训练，能够 拥有全局信息 。scale dot-product attention self-attention 过程图 query q 对 key k做attention：softmax归一化：权重...

Transformer详解,输入部分(词嵌入、位置编码)

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/pdf/1706.03762.pdf 《attention is all you need》在处理变

图解什么是 Transformer

在Transformer编码器中没有针对词汇位置信息的处理，故需要在embedding层后加入位置编码器，将 词汇位置不同可能会产生不同语义的信息 加入到嵌入张量中（embedding），用来弥补位置信息的缺失。

Transformer常见问题汇总

Transformer 是Google 团队在 17 年 6 月提出的 NLP 经典之作, 由Ashish Vaswani 等人在 2017 年发表的论文 Attention Is All You Need 中提出。 Transformer 在机器翻译任务上的表现超过了 RNN,CNN,只用 encoder-decoder 和 attentio...

Transformer模型解析记录

在embedding后面加LN有利于embedding matrix的收敛。答： BERT和transformer的目标不一致，bert是语言的预训练模型，需要充分考虑上下文的关系，而transformer主要考虑句子中第i个元素与前i-1个元素的关系。

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