目录
创新点(Main Contributions)
Proposed Method
Spatial Attention
Temperal Attention
Joint Training of the Networks
Regularized Objective Function 论文名称:An end-to-end spatio-temporal attention model for human actio…
手把手使用PyTorch实现Transformer以及Transformer-XL Abstract of Attention is all you need使用PyTorch实现Transformer1. 构建Encoder-Decoder模型1.1 导入依赖库1.2 创建Encoder-Decoder类1.3 创建Generator类 2. 构建Encoder2.1 定义复制模块的函数2.2 创建Encoder2.3 构…
从Attention到Bert——1 Attention解读 从Attention到Bert——3 BERT解读
1 为何引入Transformer 论文:Attention Is All You Need Transformer是谷歌在2017年发布的一个用来替代RNN和CNN的新的网络结构,Transformer本质上就是一个Attention结构&#x…
Transformer(Attention Is All You Need)
Attention Is All You Need
参考:跟李沐学AI-Transformer论文逐段精读【论文精读】
摘要(Abstract)
首先摘要说明:目前,主流的序列转录(序列转录:给…
训练一个中文问答模型I-Step by Step 本文基于经典的NMT架构(Seq2SeqAttention),训练了一个中文问答模型,把问题到答案之间的映射看作是问题到答案的翻译。基于Tensorflow 2.x实现,分词采用了jieba,在中文词汇粒度上训…
本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义中有关机器学习的此前未提到的部分,基本为笔者在考试前一两天所作的Cheat Sheet。内容较多,并不详细,主要作为复习和记忆的资料。 Robust Machine Learning
Attack: PGD max δ ∈ Δ L o s s (…
Attention函数的本质可以被描述为一个 Query 到 Key-Value对 的映射,这个映射的目的:为了给重要的部分分配更多的概率权重。
计算过程主要分为以下三步:
通过点乘、加法等其他办法计算 Q:query 和 每个K:key 之间的相似度 s i m ( Q , K i…
这是一篇硬核的优化Transformer的工作。众所周知,Transformer模型的计算量和储存复杂度是 O ( N 2 ) O(N^2) O(N2) 。尽管先前有了大量的优化工作,比如LongFormer、Sparse Transformer、Reformer等等,一定程度上减轻了Transformer的资源消耗…
Attention model 可以应用在图像领域也可以应用在自然语言识别领域
本文讨论的Attention模型是应用在自然语言领域的Attention模型,本文以神经网络机器翻译为研究点讨论注意力机制,参考文献《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine T…