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Pytorch学习

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自然语言处理NLP

词嵌入 

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 Attention注意力机制和self-attention

Attention注意力机制与self-attention自注意力机制 - 知乎Attention注意力机制与self-attention自注意力机制为什么要因为注意力机制在Attention诞生之前,已经有CNN和RNN及其变体模型了,那为什么还要引入attention机制?主要有两个方面的原因,如下: (1) 计算能力的限…icon-default.png?t=N7T8https://zhuanlan.zhihu.com/p/265108616动图轻松理解Self-Attention(自注意力机制) - 知乎前言 Self - Attention是Transformer中最核心的思想。我们在阅读Transformer论文的过程中,最难理解的可能就是自注意力机制实现的过程和繁杂的公式。本文在 Illustrated: Self-Attention这篇文章的基础上,加上了…icon-default.png?t=N7T8https://zhuanlan.zhihu.com/p/619154409

从RNN到Attention_短距离数据依赖模式是什么-CSDN博客文章浏览阅读845次,点赞2次,收藏16次。上次我们讲到,传统神经网络无法获取时序信息,但时序信息在自然语言处理任务中非常重要!例如 “我吃了一个苹果”这一句话,“苹果” 的词性和意思,取决于前面词的信息,如果没有 “我吃了一个” 这些词,“苹果”也可以翻译为乔布斯的“Apple”。RNN中的Attention注意力模型_短距离数据依赖模式是什么https://blog.csdn.net/weixin_68191319/article/details/129216141?spm=1001.2014.3001.5501 

hkproj/pytorch-transformer: Attention is all you need implementation (github.com)icon-default.png?t=N7T8https://github.com/hkproj/pytorch-transformerAttention 和 Self-Attention [一万字拆解 Attention,全网最详细的注意力机制讲解] - 知乎上一篇文章 从 RNN 到 Attention 我们在RNN的Encoder-Decoder框架下引入了Attention 机制,用来解决 RNN 模型中梯度下降以及性能瓶颈问题,如下图所示: 上图就是引入了 Attention 机制的 Encoder-Decoder 框架。…icon-default.png?t=N7T8https://zhuanlan.zhihu.com/p/609523552nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解 - 知乎JayJay有自己的公众号啦,以后文章都在那里哦,欢迎关注《高能AI》公众号本文以QA形式对自然语言处理中注意力机制(Attention)进行总结,并对Transformer进行深入解析。 目录一、Attention机制剖析 1、为什么要引…icon-default.png?t=N7T8https://zhuanlan.zhihu.com/p/53682800

transfomer

Attention is all you need (Transformer) - Model explanation (including math), Inference and Training (youtube.com)icon-default.png?t=N7T8https://www.youtube.com/watch?v=bCz4OMemCcA

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