https://www.cnblogs.com/rucwxb/p/10277217.html Transformer -- attention is all you need Transformer模型是2018年5月提出的,可以替代传统RNN和CNN的一种新的架构,用来实现机器翻译,论文名称是attention is all you need.无论是RNN还是CNN,在处理NLP任务时都有缺陷.CNN是其先天的卷积操作不很适合序列化的文本,RNN是其没有并行化,很容易超出内存限制(比如50to…

Attention & Transformer seq2seq; attention; self-attention; transformer; 1 注意力机制在NLP上的发展 Seq2Seq,Encoder,Decoder 引入Attention,Decoder上对输入的各个词施加不同的注意力 https://wx1.sbimg.cn/2020/09/15/9FZGo.png Self-attention,Transformer,完全基于自注意力机制 Bert,双向Transformer,ma…

本文是针对谷歌Transformer模型的解读,根据我自己的理解顺序记录的. 另外,针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读,代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer 这里不会详细描述Transformer的实现机理,如果有不了解Transformer的可以先阅读文章<Attention is all you need>,以及我列出的一些参考博客,都是不错的解读. Layer Normalization 首先是Layer Norm…

在学习深度学习过程中很多讲的不够细致,这个讲的真的是透彻了,转载过来的,希望更多人看到(转自-张贤同学-公众号). 前言 本文翻译自 http://jalammar.github.io/illustrated-transformer ,是笔者看过的把 Transformer 讲解得最好的文章.这篇文章从输入开始,一步一步演示了数据在 Transformer 中的流动过程.由于看过一些中文翻译的文章,感觉不够好,所以我自己翻译了一个版本,在一些难以直译的地方,我加入了一些原文没有的文字说明,来更好…

Link of the Paper: https://arxiv.org/abs/1706.03762 Motivation: The inherently sequential nature of Recurrent Models precludes parallelization within training examples. Attention mechanisms have become an integral part of compelling sequence modeling…

1.现状 (1) 模型层数加深 (2) 模型参数量变大 (3) 难以训练 (4) 难以fine-tune 2. 单层参数量和占用内存分析 层 参数设置 参数量与占用内存 1 layer 0.5Billion 0.5Billion * 4Byte = 2GB embedding layer 64K tokens 1024 emb_size 8 batch_size 参数量 64K × 1K × 8 = 0.5B 内存 2GB 3. Transformer 模型内存占用的问题以及Reformer相应…

目录 Transformer Attention结构 Self-Attention结构 Multi-head Self-Attention BERT:Bidirectional Encoder Representations from Transformers Summary Reference Transformer Transformer是完全由Attention和Self-Attention结构搭建的深度神经网络结构. 其中最为重要的就是Attention和Self-Attention结构…

017年,Google发表论文<Attention is All You Need>,提出经典网络结构Transformer,全部采用Attention结构的方式,代替了传统的Encoder-Decoder框架必须结合CNN或RNN的固有模式.并在两项机器翻译任务中取得了显著效果.该论文一经发出,便引起了业界的广泛关注,同时,Google于2018年发布的划时代模型BERT也是在Transformer架构上发展而来.所以,为了之后学习的必要,本文将详细介绍Transformer模型的网络结构.…

作者:蒋天园 Date:2020-04-18 来源:3D-VID:基于LiDar Video信息的3D目标检测框架|CVPR2020 Brief paper地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01389.pdf code地址:https://github.com/yinjunbo/3DVID 这是一篇来自北理工和百度合作的文章,目前还未开源,只有项目地址,2020年3月份放置在arxiv上,已经被CVPR2020接收:从标题我们猜测该文采用的时空信息将多帧的点云信息融合做…

Deformable 可变形的DETR This repository is an official implementation of the paper Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection. 该存储库是论文<可变形DETR:用于端到端对象检测的可变形变压器>的正式实现. https://github.com/fundamentalvision/deformable-detr Int…