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。

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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

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【导读】DeepMind开设了一系列深度学习课程。本次课讲述了深度学习自然语言处理。

这个报告由DeepMind研究科学家菲利克斯·希尔(Felix Hill)主持,分为三个部分。首先,他讨论了用ANN建模语言的动机:语言是高度上下文相关的,典型的非组合性的,依赖于协调许多竞争的信息来源。本节还涵盖了Elman的发现结构在时间和简单递归网络,上下文和transformers的重要性。在第二部分,他探索了从Word2Vec到BERT的语言的无监督和表征学习。最后,Felix讨论了情景语言理解,基础和具体化语言学习。。

深度学习自然语言处理

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Transformer模型(基于论文《Attention is All You Need》)遵循与标准序列模型相同的一般模式,即从一个序列到另一个序列的注意力模型。

输入语句通过N个编码器层传递,该层为序列中的每个单词/令牌生成输出。解码器关注编码器的输出和它自己的输入(自我注意)来预测下一个单词。

实践证明,该Transformer模型在满足并行性的前提下,对许多顺序-顺序问题具有较好的求解质量。

在这里,我们要做的情感分析,不是顺序到顺序的问题。所以,只使用Transformer编码器。

References Attention Is All You Need

SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT

Transformer model for language understanding

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