BERT泛读系列（一）——《Attention is All You Need》论文笔记

最新推荐文章于 2024-07-05 09:22:41 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-05 09:22:41 发布 · 302 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

仅提供了一个链接https://www.jianshu.com/p/25fc600de9fb，无具体内容，无法提取关键信息生成摘要。

https://www.jianshu.com/p/25fc600de9fb

经典重温：《Attention Is All You Need》详解
我爱计算机视觉
04-19 4071
关注公众号，发现CV技术之美本文位52CV粉丝投稿。原博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/michaelshare/article/details/124178685该篇文章由谷歌大脑团队在17年提出，目的是解决对于NLP中使用RNN不能并行计算（详情参考《【译】理解LSTM（通俗易懂版）》），从而导致算法效率低的问题。该篇文章中的模型就是近几年大家到处...
【论文阅读笔记】Attention Is All You Need
时光机 °的博客
04-08 1878
这是17年的老论文了，Transformer的出处，刚发布时的应用场景是文字翻译。BLUE是机器翻译任务中常用的一个衡量标准。在此论文之前，序列翻译的主导模型是RNN或者使用编解码器结构的CNN。本文提出的Transformer结构不需要使用循环和卷积结构，是完全基于注意力机制的模型。Transformer在序列转换上具有高并行度，在两个机器翻译的任务上都得到了卓越的成果，且其训练时间显著减少。在WMT2024的英语转法语翻译任务上，本文的Transformer模型在8张P100 GPU上训练。
Attention Is All You Need
热门推荐
程永强
05-11 4万+
Attention Is All You Need 注意力机制是你需要的全部 Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin attention [ə'tenʃ(ə)n]：n. 注意，关注，注意力，关心 int. 注意，立正 attention mechanism：注意力机制 Computer Science，CS：
Attention is all you need新翻译架构的测试
大数据挖掘SparkExpert的博客
06-27 4060
翻译的进展真是很快，如近日，谷歌再次宣布又在机器翻译上更进了一步，实现了完全基于 attention 的 Transformer 机器翻译网络架构。这篇文章的模型完全是在编码－－解码程序基础上加上Attention机制。 里面具体模型的实现可以借鉴别人的论文笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27469958。 核心还是在于里面的Attentio
【论文】【NLP】Attention Is All Y ou Need（注意力是你所需要的）
myaijarvis notebook
03-18 2215
【参考：[1706.03762] Attention Is All You Need】2017 【参考：详解Transformer （Attention Is All You Need） - 知乎】 Abstract 主要的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。性能最好的模型还通过注意机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，完全摒弃了递归和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上更优，同时具有更强的并行性
论文解读：Attention Is All You Need
weixin_42046845的博客
12-12 6381
谷歌于2017年发布论文《Attention Is All YouNeed》，提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题，比如机器翻译。相比传统的CNN与RNN来作为encoder-decoder的模型，谷歌这个模型摒弃了固有的方式，并没有使用任何的CNN或者RNN的结构，该模型可以高度并行的工作，相比以前串行并且无法叠加多层、效率低的问题。那么Transorformer可以高度并行的工作，所以在提升翻译性能的同时训练速度也特别快。
Tranformer开篇之作Attention Is All You Need 论文阅读理解+代码注释解读
10-13
Transformer模型是深度学习领域的一次重大突破，由Google在2017年提出的论文《Attention is All You Need》中首次提出。这篇论文颠覆了传统的序列建模方式，如RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络），将自注意力...
NeurIPS: Attention is all you need.pdf
最新发布
02-28
谷歌大脑团队在2017年推出的论文《NeurIPS: Attention is all you need》标志着一种全新的模型——Transformer的诞生，该模型后来成为了NLP领域乃至生成式AI的核心技术。在本文中，我们将深入探讨Transformer模型的...
精选资源
Attention Is All You Need, from google brain, 2017
02-29
《Attention Is All You Need》是一篇由Google Brain团队在2017年发表的重要论文，该论文提出了一个全新的网络架构——Transformer。这一架构摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全依赖于注意...
精选资源
NLP：Attention Is All You Need.pdf
04-21
"Attention Is All You Need"这篇论文提出了一种全新的架构——Transformer，它彻底改变了序列转导模型的设计思路。Transformer网络完全基于注意力机制，不再依赖于RNNs和CNNs。这种设计不仅简化了模型结构，也提高...
Attention Is All You Need 中文翻译
11-18
Attention Is All You Need 中文翻译
[论文精读]Attention Is All You Need
qq_48034566的博客
07-18 828
Attention 机制基础文章精读
《Attention is all you need》通俗解读，彻底理解版：注意力机制的运算
AI与算法都要通俗易懂
07-05 3265
最近为了撰写这部分内容，将论文又重新通读了一遍，也查阅了一些相关的资料，每阅读一遍资料都有新的收获。发现Transformer架构的设计思想是真的牛，尤其是当你尝试用数学的思想来解释该架构时。但是限于目前本人的数学功底还不够扎实（数学是一个非常严谨的学科），预计在未来会恶补一些数学知识，然后再尝试用通俗的数学知识来解析Transformer 架构的思想。本篇将继续沿着前面几篇解读论文的思路，来解读一下论文中的第3.2.1章节，对应的内容是模型结构的“注意力”部分。
self-attention is all you need（一）
周周周周周大帅的博客
01-27 996
还有几天就是22年春节了，趁年底写一写对self-attention的理解，虽然仍在隔离中，但科研永远在路上。 一、what is attention ？ 类比而言，当download信息映入眼帘时，我们的大脑会把注意力放在主要的信息上，这就是大脑的注意力机制。同样地，当我们读一句话时，大脑也会首先记住重要的词汇。换句话说，Attention是从大量信息中有筛选出少量重要信息，并聚焦到这些重要信息上，忽略大多不重要的信息。就像下面这张图片，第一眼看到的一定是这个可爱的姑娘吧，然后才注意到身边的猫吧~
理解BERT Transformer：Attention is not all you need！
cpongo5
04-05 1688
BERT是谷歌近期发布的一种自然语言处理模型，它在问答系统、自然语言推理和释义检测（paraphrase detection）等许多任务中都取得了突破性的进展。在这篇文章中，作者提出了一些新的见解和假设，来解释BERT强大能力的来源。作者将语言理解框架分解为解析和组合两个部分，注意力机制主要体现在解析过程，而组合过程也在BERT中起到了重要作用，因此作者提出对于BERT Transformer来说...
ML 2021 Attention is Not All You Need: Pure Attention Loses Rank Doubly Exponentially with Depth
smile909的博客
03-30 916
动机 基于注意力的架构在机器学习中已经无处不在，并在transformer网络中发现了有效的用途。因此，开发工具来理解transformer的内部工作原理和一般注意力是至关重要的，这既有助于阐明现有的模型，也有助于设计更有效的未来模型。然而，对于基于注意力的架构，其具有效用的原因的理解仍然有限。 方法 这项工作提出了一种理解自注意网络（SANs）的新方法。这项工作提供了关于由多个自我注意层堆叠而成的网络的操作和感应偏向的新见解。它们的输出可以分解为一个较小项的总和，每个项都涉及一个跨层注意头序列的操作。
自注意力机制transformer selfattention 介绍
Kevin_brown的博客
07-18 280
transformer网络结构正是在上面这篇伟大的论文中提出的，在这篇论文之前，很多论文都提出过类似网络结构，但远不如上面这篇论文名字霸气，也正是Attention Is What you Need系统的介绍了这种注意力机制。
【翻译】Attention Is All You Need
jokerwu192的博客
07-02 2万+
论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf 项目地址：https://github.com/ tensorflow/tensor2tensor
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值