Transformer的视觉解释（第3部分）：多头注意力 / 四六文摘

点击上方"深度学习爱好者",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为 ...

摘要 : 提出将Transformer模型应用于中文文本自动校对领域.Transformer模型与传统的基于概率.统计.规则或引入BiLSTM的Seq2Seq模型不同,该深度学习模型通过对Se ...

概述自然语言处理中的 Transformer 模型真正改变了我们处理文本数据的方式. Transformer 是最近自然语言处理发展的幕后推手,包括 Google 的 BERT. 了解 Tran ...

预训练模型可以分为以下三个大类: 自回归模型自动编码模型序列到序列模型什么是自回归模型(auto-regressive model):经典的语言建模任务,根据已读取文本内容预测下一个单词.比如T ...

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 ...

介绍: 代码生成是一个重要的人工智能问题,有可能显着提高程序员的生产力.给定以自然语言编写的规范,代码生成系统会将规范转换为可执行程序.例如,如果 python 程序员给出指令"初始化字典 ...

注意力机制(Attention)是近些年来提出的一种改进神经网络的方法,在图像识别.自然语言处理和图网络表示等领域都取得了很好的效果,可以说注意力机制的加入极大地丰富了神经网络的表示能力. 论文原文: ...

设为 "星标",重磅干货,第一时间送达! 选自github.io,作者:Jay Alammar 机器之心编译今年涌现出了许多机器学习的精彩应用,令人目不暇接,OpenAI 的 G ...

Paper:2017年的Google机器翻译团队<Transformer:Attention Is All You Need>翻译并解读论文评价 2017年,Google机器翻译团队发表 ...

attention已经不是我第一次写了额(NLP.TM[26] | bert之我见-attention篇),但是感觉看了一些文章,还是有一些新的理解,所以自己还是想多写一次,一方面自己总结深化,另一方 ...

Transformer的视觉解释（第3部分）：多头注意力