Attention
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  • 一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现
    2017 年中，有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文，分别是 FaceBook 的 Convolutional Sequence to Sequence Learning 和 Google 的 Attention is All You Need，它们都算是 Seq2Seq 上的…
    Google 人工智能 Facebook
  • Transformer 模型的 PyTorch 实现
    Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简！该论文提出了Transformer模型，完全基于Attention mechanism，抛弃了传统的RNN和CNN。 我们根据论文的结构图，一步一步使用 PyTorch …
    人工智能 PyTorch
  • 从Seq2seq到Attention模型到Self Attention（一）
    近一两年，注意力模型（Attention Model）是深度学习领域最受瞩目的新星，用来处理与序列相关的数据，特别是2017年Google提出后，模型成效、复杂度又取得了更大的进展。以金融业为例，客户的行为代表一连串的序列，但要从串行化的客户历程数据去萃取信息是非常困难的，如果…
    人工智能 Apple Google