liuliqun520的博客

Transformer 架构在许多领域都取得了成功，包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别。在关键字发现中，自我注意主要用于卷积或循环编码器之上。我们研究了一系列使 Transformer 架构适应关键字发现的方法，并引入了 Keyword Transformer (KWT)，这是一种完全自我注意的架构，无需任何预训练或额外数据即可在多个任务中超越最先进的性能.令人惊讶的是，这种简单的架构优于混合卷积、循环和注意力层的更复杂模型。 KWT 可以作为这些模型的替代品，在 Google Speech Comm.

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