Transformer由论文《Attention is All You Need》提出,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。Transformer是:“首个完全抛弃RNN的recurrence,CNN的convolution,仅用attention来做特征抽取的模型。“ 本文简介了Transformer模型。

成为VIP会员查看完整内容
97

相关内容

Transformer是谷歌发表的论文《Attention Is All You Need》提出一种完全基于Attention的翻译架构

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
少标签数据学习,54页ppt
专知会员服务
194+阅读 · 2020年5月22日
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
168+阅读 · 2020年5月6日
深度学习自然语言处理概述,216页ppt,Jindřich Helcl
专知会员服务
209+阅读 · 2020年4月26日
【教程】自然语言处理中的迁移学习原理,41 页PPT
专知会员服务
93+阅读 · 2020年2月8日
Transformer文本分类代码
专知会员服务
116+阅读 · 2020年2月3日
注意力机制介绍,Attention Mechanism
专知会员服务
165+阅读 · 2019年10月13日
深度学习的下一步:Transformer和注意力机制
云头条
56+阅读 · 2019年9月14日
自然语言处理精品资料
平均机器
8+阅读 · 2019年3月6日
自注意力机制在计算机视觉中的应用【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
17+阅读 · 2018年12月20日
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention(二)
量化投资与机器学习
22+阅读 · 2018年10月9日
干货 | NLP中的self-attention【自-注意力】机制
机器学习算法与Python学习
12+阅读 · 2018年4月11日
注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用
干货!自然语言处理中的自注意力机制!
全球人工智能
11+阅读 · 2018年3月27日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Arxiv
6+阅读 · 2019年7月11日
Universal Transformers
Arxiv
5+阅读 · 2019年3月5日
Music Transformer
Arxiv
5+阅读 · 2018年12月12日
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月13日
Arxiv
21+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
4+阅读 · 2017年7月25日
VIP会员
相关VIP内容
少标签数据学习,54页ppt
专知会员服务
194+阅读 · 2020年5月22日
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
168+阅读 · 2020年5月6日
深度学习自然语言处理概述,216页ppt,Jindřich Helcl
专知会员服务
209+阅读 · 2020年4月26日
【教程】自然语言处理中的迁移学习原理,41 页PPT
专知会员服务
93+阅读 · 2020年2月8日
Transformer文本分类代码
专知会员服务
116+阅读 · 2020年2月3日
注意力机制介绍,Attention Mechanism
专知会员服务
165+阅读 · 2019年10月13日
相关资讯
深度学习的下一步:Transformer和注意力机制
云头条
56+阅读 · 2019年9月14日
自然语言处理精品资料
平均机器
8+阅读 · 2019年3月6日
自注意力机制在计算机视觉中的应用【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
17+阅读 · 2018年12月20日
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention(二)
量化投资与机器学习
22+阅读 · 2018年10月9日
干货 | NLP中的self-attention【自-注意力】机制
机器学习算法与Python学习
12+阅读 · 2018年4月11日
注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用
干货!自然语言处理中的自注意力机制!
全球人工智能
11+阅读 · 2018年3月27日
相关论文
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Arxiv
6+阅读 · 2019年7月11日
Universal Transformers
Arxiv
5+阅读 · 2019年3月5日
Music Transformer
Arxiv
5+阅读 · 2018年12月12日
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月13日
Arxiv
21+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
4+阅读 · 2017年7月25日
微信扫码咨询专知VIP会员