”transformer“ 的搜索结果

     整个网络是,先经过两层卷积,然后将featuremap切割成四份,分别经过四个并行的transformer(heads可以自己设置),再将 上诉结果concat,再经过一个transformer,然后就是一层层地decoder。 主要调试main.py、...

     transformer结构是google在2017年的Attention Is All You Need论文中提出,在NLP的多个任务上取得了非常好的效果,可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN,整个网络结构完全是由...

     Transformer网络最初被设计出来是为了自然语言处理、语言翻译任务,这里解释的也主要基于这一任务展开。在 Transformer 出现之前,递归神经网络(RNN)是自然语言处理的首选解决方案。当提供一个单词序列时,递归神经...

     Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型,因为它适用于并行化计算,和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的...

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