论文阅读——Attention is All You Need

最新推荐文章于 2025-04-08 18:30:56 发布
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文章标签： transformer 深度学习 自然语言处理
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Attention is All You Need

Abstract

主流的序列转换模型基本上都是基于RNN或CNN的编码器-解码器配置，其中性能最优的模型还通过注意力机制连接编码器-解码器，所以本文提出了一种完全基于注意力机制的模型——Transformer，作者用一系列结果表示其模型更优秀，且可以推广到其他任务。

Introduction

在序列转换问题中，RNN尤其是LSTM和Gated NN，已被确立为最先进的方法。

RNN通常根据输入输出的序列位置进行计算，通常为隐藏状态 h t h_t ht​由上一个隐藏状态 h t − 1 h_{t-1} ht−1​和

最低0.47元/天 解锁文章
Trigger_2017
关注
对Attention is all you need 的理解
mijiaoxiaosan的博客
06-14 6万+
对谷歌Attention is all you need 的理解。
翻译：Attention Is All You Need
czp_374的博客
02-11 1617
摘要：主要序列转导模型基于包括编码器（encoder）和解码器（decoder）的复杂递归或卷积神经网络。 性能最佳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，完全基于注意机制（based solely on attention mechanisms），完全免除（dispensing）递归（recurrence）和卷积。 两个机器翻译任务的实验...
注意力机制（论文阅读）：Attention Is All You Need
m0_54248968的博客
07-15 1644
主要序列转录模型通常采用复杂的循环或卷积神经网络，包含编码器和解码器，并通过注意机制连接两者。我们提出了一个全新、简化的网络架构，名为transformer，它完全基于注意力机制，摒弃了传统的递归和卷积方法。实验表明，在两个机器翻译任务中，transformer模型在性能上更出色，具有更好的并行性和更短的训练时间。
Attention Is All You Need 论文中英对照
最新发布
Gsen2819的博客
04-08 857
注意力就是你所需要的Abstract摘要目前主流的序列转换模型都基于复杂的循环神经网络或卷积神经网络，这些模型包括编码器和解码器。表现最好的模型还通过注意力机制将编码器和解码器连接起来。我们提出了一个全新的简单网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，完全摒弃了循环和卷积。在两项机器翻译任务的实验中，这些模型在质量上表现更优，同时更具并行性，并且训练时间显著减少。
【翻译】Attention Is All You Need
jokerwu192的博客
07-02 1万+
论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf 项目地址：https://github.com/ tensorflow/tensor2tensor
必读论文(1)——Attention Is All You Need
AcceptGo的博客
04-01 1459
文章目录Abstract1 Introduction2 Background3 Model Architecture3.1 Encoder and Decoder Stacks3.2 Attention3.2.1 Scaled Dot-Product Attention3.2.2 Multi-Head Attention3.2.3 Applications of Attention in our Model3.3 Position-wise Feed-Forward Networks3.4 Embeddin
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...
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...
NeurIPS: Attention is all you need.pdf
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...
论文阅读笔记——Attention is all you need
MercurialQ的博客
03-07 630
（！！！！事先声明！这不是技术分享贴！优快云虽说都是大佬们的分享平台，但是我只是想把它当做是我的云笔记，内容不敢保证全部正确，风格也都只用自己能懂的大白话，写的时候当做日记记录心情，所以请不要随便评价别人日记写的如何如何，作者童心未泯脾气大，不接受批评，只接受表扬与讨论，不想看请移步大佬贴，谢谢） 前言 2021年，研一下学期，这是我在优快云上写的第一个博客 其实对于人生这漫漫长路而言，研究生学习时间真的很短暂，上学期就想着多读读论文，多跑跑实验，不要浪费大好青春，可这一学期下来感觉自己越发的懒惰。好不
Attention Is All You Need.pdf
07-05
Attention Is All You Need，NLP经典论文，值得仔细阅读
Attention Is All You Need 中文翻译
11-18
Attention Is All You Need 中文翻译
注意力足矣（Attention Is All You Need）
weixin_44378835的博客
06-15 1万+
本文将介绍一个不使用卷积和循环网络层，而是完全基于注意力机制的模型——Transformer。
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：
文献阅读笔记—Attention is ALL You Need
manmanxiaowugun的博客
09-03 2869
本文主要是参考 https://yq.aliyun.com/articles/342508?utm_content=m_39938 https://mchromiak.github.io/articles/2017/Sep/12/Transformer-Attention-is-all-you-need/#positional-encoding-pe 将互相缺少的融合到一起，略微加了点其他东...
论文：Attention is all you need
cztAI的博客
06-23 2217
论文：https://arxiv.org/abs/1706.03762 自注意力，有时也被称为内注意，是一种注意机制，将单个序列的不同位置联系起来，以计算该序列的表示。 架构 编码器(左半部分)和解码器(右半部分) 左半部分的编码器一共有N = 6个子编码器，图中仅显示一个。 每一个子编码器都有两层。 一层是Multi-Head Attention （多头自注意机构），另一层是 Feed Forward（全连接的前馈网络）。 在这两层都使用一个恒等映射（残差结构），然后进行层归一化。 每一层的输出表示为
论文解读：Attention Is All You Need
weixin_42046845的博客
12-12 3798
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。
Attention Is All You Need 论文下载
gitblog_06644的博客
09-26 1958
Attention Is All You Need 论文下载 【下载地址】AttentionIsAllYouNeed论文下载 Attention Is All You Need 论文下载 项目地址: https://gitcode...
attention is all you need论文汇报
03-15
《Attention Is All You Need》是一篇由Google Brain团队发表的重要论文，首次提出了Transformer模型架构。该论文的核心贡献在于引入了一种全新的机制——自注意力（Self-Attention），它显著提高了自然语言处理任务...
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