Day3_attention is all you need 論文閱讀
感覺自己看的一臉懵b；
但看懂了這篇文章要講啥：
- 以RRN為背景的神經機器翻譯是seq2seq,但這樣帶來的問題是不可以平行計算，拖長時間，除此之外會使得尋找距離遠的單詞之間的依賴關係變得困難。而本文講的Attention機制就很好的解決了這個問題，並且也解決了遠距離之間的依賴關係問題。
- 前饋神經網路，有異於RNN，輸入層到輸出層之間沒有遞迴。輸入層到輸出層只是單向的傳輸。
- -------------------------至於實現，自己一臉懵，明天繼續-------------打包回家------
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Attention is all you need 論文詳解（轉）
一、背景 自從Attention機制在提出之後，加入Attention的Seq2Seq模型在各個任務上都有了提升，所以現在的seq2seq模型指的都是結合rnn和attention的模型。傳統的基於RNN的Seq2Seq模型難以處理長序列的句子，無法實現並行，並且面臨對齊的問題。 所以之後這類模型的發展大
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《Attention Is All You Need》
本文是對Google2017年發表於NIPS上的論文"Attention is all you need"的閱讀筆記. 對於深度學習中NLP問題，通常是將句子分詞後，轉化詞向量序列，轉為seq2seq問題. RNN方案 採用RNN模型，通常是遞迴地進行
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[NIPS2017]Attention is all you need
這篇文章是火遍全宇宙，關於網上的解讀也非常多，將自己看完後的一點小想法也總結一下。 看完一遍之後，有很多疑問，我是針對每個疑問都瞭解清楚後才算明白了這篇文章，可能寫的不到位，只是總結下，下次忘記了便於翻查。 一：Q，K， V 到底是什麼？ 在傳統的seq2seq
一文讀懂「Attention is All You Need」| 附程式碼實現
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谷歌機器翻譯Attention is All You Need
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All you need is attention（Tranformer） --學習筆記
1、回顧 傳統的序列到序列的機器翻譯大都利用RNN或CNN來作為encoder-decoder的模型基礎。實際上傳統機器翻譯基於RNN和CNN進行構建模型時，最關鍵一步就是如何編碼這些句子的序列。往往第一步是先將句子進行分詞，然後每個詞轉化為對應的詞向量，那麼每
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