一文理解 Transformer 的工作原理 / 开普饭

设为 "星标",重磅干货,第一时间送达! 选自github.io,作者:Jay Alammar 机器之心编译今年涌现出了许多机器学习的精彩应用,令人目不暇接,OpenAI 的 G ...

译者:张贤,哈尔滨工程大学,Datawhale原创作者本文约4000字,建议阅读11分钟审稿人:Jepson,Datawhale成员,毕业于中国科学院,目前在腾讯从事推荐算法工作. 序列到序列(se ...

预训练模型可以分为以下三个大类: 自回归模型自动编码模型序列到序列模型什么是自回归模型(auto-regressive model):经典的语言建模任务,根据已读取文本内容预测下一个单词.比如T ...

摘要 : 提出将Transformer模型应用于中文文本自动校对领域.Transformer模型与传统的基于概率.统计.规则或引入BiLSTM的Seq2Seq模型不同,该深度学习模型通过对Se ...

重磅干货,第一时间送达小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享,旨在帮助各位读者快速了解论文内容.个人能力有限,理解难免出现偏差,建议对文章 ...

机器之心报道机器之心编辑部来自谷歌的研究团队表明,将傅里叶变换取代 transformer 自监督子层,可以在 GLUE 基准测试中实现 92% 的准确率,在 GPU 上的训练时间快 7 倍,在 ...

介绍: 代码生成是一个重要的人工智能问题,有可能显着提高程序员的生产力.给定以自然语言编写的规范,代码生成系统会将规范转换为可执行程序.例如,如果 python 程序员给出指令"初始化字典 ...

重磅干货,第一时间送达丰色发自凹非寺报道 | 量子位正如大家所知,在进行图像语义分割时,图像被编码成一系列补丁后往往很模糊,需要借助上下文信息才能被正确分割. 因此上下文建模对图像语义分割的 ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

一时间,在各种视觉任务 + Transformer 的论文正如雨后春笋般涌出. 今天,来自华为诺亚方舟实验室.北京大学.悉尼大学的学者公布论文 A survey on Visual Transform ...

机器之心报道自 2017 年 6 月谷歌发布论文<Attention is All You Need>后,Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜.在诞生至今仅仅 ...

一文理解 Transformer 的工作原理