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,得到输出,如何进一步得到context vector 呢?
我们需要根据和 的相关性来计算权重
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