自然语言处理中注意力机制综述 / 四六文摘

最近复旦放出了一篇各种Transformer的变体的综述(重心放在对Transformer结构(模块级别和架构级别)改良模型的介绍),打算在空闲时间把这篇文章梳理一下: 知乎:https://zhua ...

各位好久不见,这段时间因工作项目加上家中大事,停更一段时间,细节略过不表. 本文针对Transformer进行重新梳理,针对其中要点附图详细讲解,按需取用! 1. Transformer架构解析首先 ...

前言文本生成,旨在利用NLP技术,根据给定信息产生特定目标的文本序列,应用场景众多,并可以通过调整语料让相似的模型框架适应不同应用场景.本文重点围绕Encoder-Decoder结构,列举一些以文本 ...

Datawhale干货译者:张贤, 哈尔滨工程大学,Datawhale原创作者干货长文,建议收藏阅读,收藏等于看完. 审稿人:Jepson, Datawhale成员, 毕业于中国科学院,目前在腾讯 ...

一文读懂BERT(原理篇) 2018年的10月11日,Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Langua ...

❝ GiantPandaCV导语:这篇文章为大家介绍了一下Transformer模型,Transformer模型原本是NLP中的一个Idea,后来也被引入到计算机视觉中,例如前面介绍过的DETR就是将 ...

译者:张贤,哈尔滨工程大学,Datawhale原创作者本文约4000字,建议阅读11分钟审稿人:Jepson,Datawhale成员,毕业于中国科学院,目前在腾讯从事推荐算法工作. 序列到序列(se ...

目前深度学习中热点之一就是注意力机制(Attention Mechanisms).Attention源于人类视觉系统,当人类观察外界事物的时候,一般不会把事物当成一个整体去看,往往倾向于根据需要选择性 ...

本文接下来的部分为大家详细解析Attention Model里的奥秘. "编码器-解码器" 我们先从"encoder-decoder"模型说起,这是一种应用于s ...

本文是对B站视频"transformer从零详细解读"的笔记,视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Di4y1c7Zm?p=1 一.概述 TRM ...

本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制.在Transformer中,最重要的特点也是Attention.首先详细介绍其由来,然后具体介绍了其编解码结构的引入和原理,最后 ...

实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式.因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自动动手试一试. 本篇介绍如何基于tensorflow快速搭建一个基 ...

我们之前介绍过,按照应用场景的不同,聊天机器人可以分为问答系统,对话系统以及闲聊机器人三类.今天我们就来详细讲一讲其中的生成型闲聊机器人. 作者&编辑 | 小Dream哥 1 什么是生成式聊天 ...

[NLP.TM] 我想现在NLP领域中,不知道bert的已经少之又少了,而bert的讲解文章也已经有了很多,这里我谈一下我最近学习得到的理解.事先说明,对bert和transformer完全不懂的人看 ...

最近在生成相关论文时,经常看到使用BART(Bidirectionaland Auto-Regressive Transformers,双向自回归变压器)模型作为基线比较,或在BART模型上进行修改. ...

自然语言处理中注意力机制综述