transformer-XL 介绍

最新推荐文章于 2025-09-23 23:59:54 发布
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本文深入探讨了使用PyTorch实现的序列到序列(Seq2Seq)网络在机器翻译任务中的应用。Seq2Seq网络是一种先进的神经网络架构，特别适用于处理序列输入并生成序列输出的任务，如语言翻译。通过编码器-解码器架构，该网络能够学习源语言和目标语言之间的映射关系，从而实现高质量的翻译效果。
transformer-xl
05-03
Transformer-XL：超出固定长度上下文的注意力语言模型 该存储库包含本文的PyTorch和TensorFlow中的代码 戴子行*，杨治林*，杨一鸣，Jaime Carbonell，Quoc V.Le，Ruslan Salakhutdinov（*：平等贡献） 预印本2018 TensorFlow 源代码位于tf/文件夹中，支持（1）单节点多gpu培训和（2）多主机TPU培训。 除了源代码外，我们还提供了经过预训练的“ TensorFlow”模型，该模型具有本文所报告的最新（SoTA）性能。 有关详细信息，请参考tf/README.md 。 火炬 源代码位于pytorch/文件夹中，通过模块nn.DataParallel支持单节点多gpu训练。 请参阅pytorch/README.md了解详细信息。 结果 Transformer-XL在多语言建模基准上获得了最新的最新结果。
Transformer-XL
qq_37008037的博客
12-15 532
https://blog.youkuaiyun.com/magical_bubble/article/details/89060213 要正确理解一篇文章，有时需要参考出现在几千个单词后面的一个单词或一个句子。 这是一个长期依赖性(long-range dependence)的例子，这是序列数据中常见的现象，处理许多现实世界的任务都必须理解这种依赖。 虽然人类很自然地就会这样做，但是用神经网络建模长期依赖关系仍然很具挑战性。基于Gating的RNN和梯度裁剪(gradient clipping)技术提高了对长期依
【自然语言处理】Transformer-XL模型
最新发布
2401_84149564的博客
09-23 1201
摘要：Transformer-XL（2019）是Transformer架构的重要改进，通过段级递归机制和相对位置编码解决了传统Transformer在长序列处理中的三大局限：上下文碎片化、依赖长度受限和推理效率低下。其核心创新包括：1）缓存前一片段的隐藏状态作为记忆，实现跨片段信息传递，有效上下文长度扩展至片段长度的3-5倍；2）采用基于词间相对距离的位置编码，避免绝对位置冲突。实验显示，在enwik8数据集上困惑度降至0.99，推理速度提升1800倍，长依赖捕捉能力提升450%。
transformer XL
weixin_43758551的博客
08-15 908
https://new.qq.com/omn/20190130/20190130A0IPM1.html https://blog.youkuaiyun.com/candy134834/article/details/86693757 https://blog.youkuaiyun.com/Magical_Bubble/article/details/89060213 模型特点 在 AI-Rfou 等人提出的vanil...
Transformer-XL详解
qq_51302564的博客
06-13 2059
Vanilla Transformer是Transformer和Transformer-XL中间过度的一个算法 提出原因 为解决self.attention的n方复杂度，以及超长文本获取信息冗余问题，限制输入文本的长度，一般的Transformer在处理超长文本时，训练时segment分开，一个一个训练，预测时，segment步长为1进行移动，效率太低，故改进出了Transformer-XL 为啥叫Transformer-XL XL—>尺码中的XL，大，这个Transformer机...
Transformer-XL模型代码
06-22
项目中的`transformer-xl-master`可能包含以下关键文件和目录： - `model.py`：Transformer-XL模型的定义，包括自注意力层和位置编码等核心组件。 - `optimizer.py`：优化器的实现，可能包括Adam或其他适应性学习率...
Chinese-Transformer-XL
03-12
模型的结构与GPT-3 2.7B（32层，隐示尺寸2560 ，，每层32个关注头）的基本相同，因为Transformer-XL的结构尺寸，模型参数增加到了29亿。 结果 为了验证模型的生成能力，我们在中文的开放域长文问答上进行的评价。...
transformer-xl-master_xl_transformer_
09-29
在"transformer-xl-master"这个项目中，包含了Transformer-XL的源代码实现，可以供开发者研究、学习和应用于自己的项目中。通过对源码的深入理解，开发者可以掌握Transformer-XL的核心思想和技术细节，并将其应用于...
基于Transformer-XL架构的中文文本生成任务设计源码
10-02
在自然语言处理领域，Transformer-XL架构的提出是为了克服传统Transformer模型在处理长序列时的局限性。该架构通过引入循环机制，使得模型在预测时可以复用之前的状态，从而更有效地处理长距离依赖问题，这对于文本...
[Transformer-XL]论文实现：Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context
bigcrab的博客
12-03 1217
Transformer-XL利用recurrent和relative position embedding解决了context fragment的问题，同时大大加快了inference的速度；
Transformer-XL 论文
01-28
这是google最新推出的语言模型，是对《Attention is what you need》中的Transformer的升级版，它可以用在语言模型、对话系统等任务中。
【深度学习·命运-36】Transformer--XL
m0_69378371的博客
12-09 998
Transformer-XL是一个强大的Transformer变体，通过引入相对位置编码和片段级别的记忆机制，有效地扩展了处理长序列的能力。它不仅解决了标准Transformer在处理长时间依赖和大规模数据时的计算瓶颈，还提高了内存效率和计算效率。Transformer-XL在自然语言处理、机器翻译、音频处理等任务中表现出色，是深度学习领域中处理长序列数据的重要工具之一。
Transformer-XL：打破序列长度限制的Transformer模型
WeLearnNLP
03-11 2302
在自然语言处理领域中，序列模型是至关重要的一类模型，但是它们受到了序列长度的限制。在传统的循环神经网络（RNN）模型中，由于梯度消失或梯度爆炸的问题，只能处理较短的序列。为了克服这个问题，Attention机制被引入到了序列模型中，其中Transformer是最著名的例子。 但是，即使是Transformer，它也有一个长度限制。由于输入和输出是一次性给出的，因此Transformer不能处理超过固定长度的序列。为了克服这个问题，Dai等人提出了Transformer-XL，它能够处理超过固定长度的序列。
详解Transformer-XL
qq_15821487的博客
08-27 504
序列模型捕获数据长期依赖的能力在任何NLP任务中都是至关重要的，LSTM通过引进门机制将RNN的长期依赖的捕获能力提升到200个左右，Transformer的提出则进一步提升了获长期依赖的能力，但是Transformer的捕获长期依赖的能力是无限长的吗？如果有一个需要捕获几千个时间片的能力的模型才能完成的任务，Transformer能够胜任吗？答案从目前Transformer的设计来看，它还是做不到。 这篇文章介绍的Transformer-XL（extra long）则是为了进一步提升Transformer
谷歌开源先进语言模型Transformer-XL：集Transformer和RNN之大成
cpongo5
01-26 1004
近日，谷歌联合 CMU 开源了一个名为 Transformer-XL 的语言模型，它是目前处理语言建模问题最先进的架构之一 Transformer 模型的第三代升级，不仅能够处理可变长度序列，并且在多个任务中刷新了当前的最好性能（推理速度快 300-1800 倍）。2017年6月，谷歌大脑在论文《Attention Is All You Need》中提出了一个完全基于注意力机制的编解码器模型Tra...
[论文笔记]Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context
日积月累，天道酬勤
03-11 957
Transformer-XL论文笔记详解
介绍一下transformer-xl
02-06
Transformer-XL是一种长期依赖（long-term dependency）预测模型，它是在Transformer的基础上提出的。Transformer模型已经在机器翻译、语言模型预测、文档分类等任务中取得了很好的效果。但是，Transformer模型在...
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