Transformer【Attention is all you need】
前言
Transfomer是一種encoder-decoder模型,在機器翻譯領域主要就是通過encoder-decoder即seq2seq,將源語言(x1, x2 ... xn) 通過編碼,再解碼的方式映射成(y1, y2 ... ym), 之前的做法是用RNN進行encode-decoder,但是由於RNN在某一時間刻的輸入是依賴於上一時間刻的輸出,所以RNN不能並行處理,導致效率低效,而Transfomer就避開了RNN,因此encoder-decoder效率高。
Transformer
從一個高的角度來看Transformer,它就是將源語言 轉換 成目標語言
打開Transformer單元,我們會發現有兩個部分組成,分別是encoder和decoder
參考:
https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
Transformer【Attention is all you need】
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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
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2018年11月05日 14:30:02 聶小閒 閱讀數:4 個人分類: 演算法