BERT,transformer,self-attention

最新推荐文章于 2025-03-24 20:46:31 发布
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本文深入探讨了Transformer模型的工作原理，重点解析了其核心组件——Attention机制，以及如何在BERT中应用Attention来提升预训练语言模型的效果。通过图解方式，清晰展示了Q、K、V在Attention中的作用，帮助读者更好地理解这些先进的自然语言处理技术。
深入理解 Bert核心：Self-Attention与transformer
zhong_ddbb的博客
07-24 3560
文章目录Attention机制基本思想Attention机制的权值transformer中的self-Attentionself-Attention多头机制self-Attention位置信息的表达Transformer 本文主要讲解Bert模型的核心：transformer。transformer利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度，充分发掘DNN模型的特性，提升模型准确率。通过先讲解Attention机制，再讲解Transformer模型，理
Bert基础解读(一)—— transformer之attention机制（self-attention）看不明白你打我
qq_31402749的博客
11-10 4553
1.self-attention 在之前处理序列问题的时候，用的是rnn，现在我们把rnn层换成self-attention层。 图1 任何用rnn的都可以被替换成self-attention层标题那么具体是怎么做的呢？我们首先以上图为例讲解。 a1,a2,a3,a4是一个sequence(序列)，我们首先为每一个input a1,a2,a3,a4 乘以一个矩阵，通过embedding...
BERT（一）—— BERT transformer attention 详解
11-24 451
attentionhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/43493999 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27769667 attention 代码 https://www.zhihu.com/question/68482809 attention 原理 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31547842 √ https://zhuanlan.zhihu.com/p/53682800 attention +transform...
Attention and transformer and bert (一)
Note for you
02-03 335
通俗易懂的Attention、Transformer、BERT原理详解
weixin_40920183的博客
08-20 3387
原创 · 作者 |TheHonestBob学校 | 河北科技大学研究方向 | 自然语言处理一、写在前面网上关于这部分内容的好文章数不胜数，都讲的特别的详细，而今天我写这篇博客的原因，一...
【深度学习】Self-Attention机制详解：Transformer的核心引擎
欢迎来到我的优快云个人博客主页！
03-24 2398
本文介绍了Self-Attention（自注意力机制）。在深度学习领域，Transformer架构的出现彻底改变了自然语言处理(NLP)的格局，而Self-Attention（自注意力）机制则是Transformer的核心组件。Self-Attention兼具了卷积的局部处理能力和全连接层的全局连接特性，但它通过动态生成权重的方式实现了更灵活的表示学习，这也是Transformer架构成功的关键因素之一。
一文搞懂Transformer与Self-Attention，讲解神经网络算法最好的一篇文章！
weixin_44162814的博客
04-28 897
VIT模型（Vision Transformer)，这是一篇Google于2021年发表在计算机视觉顶级会议ICLR上的一篇文章。它首次将Transformer这种发源于NLP领域的模型引入到了CV领域，并在ImageNet数据集上击败了当时最先进的CNN网络。这是一个标志性的网络，代表transformer击败了CNN和RNN，同时在CV领域和NLP领域达到了统治地位，此后基本在ImageNet排行榜上都是基于transformer架构的模型了。
Transformer结构解析：从Attention到Self-Attention
weixin_67075116的博客
02-11 873
在nlp这个领域，Transformer的提出是深度学习的一次革命。自从2017年Vaswani等人提出Transformer模型，就它迅速成为了所有nlp任务的核心架构。特别是在机器翻译、文本生成、语音识别和图像处理这些领域。下面我将深入解析Transformer架构的核心组件，特别是Attention和Self-Attention。
李宏毅机器学习：self-attention（自注意力机制）和transformer及其变形
iwill323的博客
10-20 6542
self-attention，transformer及变形
Attention,Transformer,BERT,XLNet,Transformer-XL
guohui_0907的博客
07-22 805
1 传统的词向量的缺点        传统Word Embedding的预训练表示是上下文无关的，例如word2vec，在训练好词向量之后不能表示多意单词，例如：bank deposit（银行） VS river band（岸边） 2 什么是BERT       &nb...
BERT基础（二）：Transformer 详解
杨丹的博客
11-05 2805
Transformer 中 self - attention 的详解参考： BERT基础（一）：self_attention自注意力详解 在 Transformer 之前，多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环神经网络（RNN），后者利用循环（即每一步的输出馈入下一步）进行顺序操作（例如，逐词地翻译句子）。尽管 RNN 在建模序列方面非常强大，但其序列性意味着该网络在训练时非常缓慢，因为长...
bert之transformer（attention is all you need）
fkyyly的专栏
12-12 1675
Attention Is All You Need 自从Attention机制在提出之后，加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型。传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子，无法实现并行，并且面临对齐的问题。 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手： input的方向性：...
[NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析
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全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％），MultiNLI准确度达到86.7% （绝对改进率5.6％）等。可以预见的是，BERT将为NLP带来里程碑式的改变，也是NLP领域近期最重要的进展。BERT模型开启了NLP的新时代！从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。
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Transformer和Self-Attention是什么关系
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嗯，用户这次想深入理解Transformer和Self-Attention的关系，之前已经确认过Transformer是神经网络结构，现在需要更聚焦两者的关联性。用户提供的引用资料很全面，特别是引用[2][3][4]直接讨论了这个问题。 用户...
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