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LSTM已死,Transformer当立(LSTM is dead. Long Live Transformers! ):上

回想一下在Seq2seq模型中,如何使用Attention。这里简要回顾一下【1】介绍的方法2(并以此为基础展开对Transformer的讨论)。

下图中包含一个encoder(左)和一个decoder(右)。对于decoder来说,给定一个输入\mathbf{x}'_j,得到输出\mathbf{s}_j,如何进一步得到context vector \mathbf{c}_j呢?

我们需要根据\mathbf{h}_i\mathbf{c}_j的相关性来计算权重

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