谷歌在文章<Attention is all you need>中提出的transformer模型.如图主要架构:同样为encoder-decoder模式,左边部分是encoder,右边部分是decoder.TensorFlow代码:https://www.github.com/kyubyong/transformer 用 sentencepiece 进行分词. Encoder 输入 初始输入为待翻译语句的embedding矩阵,由于句子长度不一致,需要做统一长度处理,长度取maxlength…

目录 Transformer引入 Encoder 详解 输入部分 Embedding 位置嵌入 注意力机制 人类的注意力机制 Attention 计算 多头 Attention 计算 残差及其作用 BatchNorm 和 LayerNorm 前馈神经网络 Decoder 详解 Transformer 最终输出 TRM 面试题讲解 RNN.LSTM.Transformer 三者的区别? 为什么有缩放因子 [公式] ?attention为什么scaled? Decoder端的Mask 如何 mask…

0 简述 Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率. 编码组件部分由一堆编码器(encoder)构成(论文中是将6个编码器叠在一起——数字没有什么神奇之处,你也可以尝试其他数字).解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 这里有个特别点就是masking,  masking 的作用就是防止在训练的时候…

感谢:https://www.jianshu.com/p/04b6dd396d62 Transformer模型由<Attention is all your need>论文中提出,在seq2seq中应用,该模型在Machine Translation任务中表现很好. 动机 常见的seq2seq问题,比如摘要提取,机器翻译等大部分采用的都是encoder-decoder模型.而实现encoder-decoder模型主要有RNN和CNN两种实现: CNN cnn 通过进行卷积,来实现对输入数据的特…

1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att…

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo…

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型…

转载:http://gank.io/post/560e15be2dca930e00da1083 前言 我从去年开始使用 RxJava ,到现在一年多了.今年加入了 Flipboard 后,看到 Flipboard 的 Android 项目也在使用 RxJava ,并且使用的场景越来越多 .而最近这几个月,我也发现国内越来越多的人开始提及 RxJava .有人说『RxJava 真是太好用了』,有人说『RxJava 真是太难用了』,另外更多的人表示:我真的百度了也谷歌了,但我还是想问: RxJava…

我从去年开始使用 RxJava ,到现在一年多了.今年加入了 Flipboard 后,看到 Flipboard 的 Android 项目也在使用 RxJava ,并且使用的场景越来越多 .而最近这几个月,我也发现国内越来越多的人开始提及 RxJava .有人说『RxJava 真是太好用了』,有人说『RxJava 真是太难用了』,另外更多的人表示:我真的百度了也谷歌了,但我还是想问: RxJava 到底是什么? 鉴于 RxJava 目前这种既火爆又神秘的现状,而我又在一年的使用过程中对 RxJav…

Statistics 页签 完整页签如下图: Statistics 页签显示当前用户选择的 Sessions 的汇总信息,包括:选择的 Sessions 总数.发送字节数.接收字节数.响应类型的汇总表.世界各地通过不同请求方式所需的时间等. Statistics 页签底部图表 Show Chart 可以将汇总结果显示为一个饼状图,按照响应类型,在饼图中显示不同的比例和不同的色块,见上图. Copy this chart 可以将该饼图复制到剪贴板,粘贴到图形处理软件或者 WORD 中. Colla…