”神经网络 深度学习 transformer“ 的搜索结果

     Transformers 在特定任务中的表现优于 Google 神经机器翻译模型。然而,最大的好处来自 The Transformer 如何将其自身用于并行化。因此,让我们尝试分解模型并看看它是如何运作的。 2.宏观视角分析 让我们首先将模型...

     Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解决sequence to sequence问题的transformer模型,用全attention的结构代替了lstm,抛弃了之前传统的encoder-decoder模型必须结合cnn...

     深度学习入门-4(机器翻译,注意力机制和Seq2seq模型,Transformer)一、机器翻译1、机器翻译概念2、数据的处理3、机器翻译组成模块(1)Encoder-Decoder框架(编码器-解码器)(2)Sequence to Sequence模型(3)集...

     我们不仅能了解到全连接、卷积和循环等基本深度神经网络网络,同时还能学习到前沿的 Transformer 等模型,当然所需的数学基础在附录也都是有提供的。这本 446 页的深度学习开放教科书,足够我们了解 DL 的前前后后。

     Transformer是一个Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)的模型,这意味着它能够处理从输入序列到输出序列的问题。在Seq2Seq模型中,输入是一段序列,输出也是一段序列,输出序列的长度通常由模型自身决定。这种模型在...

     机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 1.Encoder-...

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