Transformer-XL 哪个期刊
时间: 2023-11-14 13:49:54 浏览: 37
Transformer-XL 是由论文 "Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context" 提出的,该论文发表在计算机科学领域的顶级期刊 Journal of Machine Learning Research (JMLR) 上。
相关问题
Transformer-XL
Transformer-XL是一种改进的Transformer模型,用于处理超长文本。它的名称中的"XL"代表"extra long",意味着它专门设计用于处理长文本。\[1\]传统的Transformer模型在处理超长文本时效率较低,因此Transformer-XL通过引入相对位置编码来解决这个问题。相对位置编码是指在词向量中添加关于词的相对位置信息,而不仅仅是绝对位置信息。\[2\]这样一来,Transformer-XL可以在训练时将文本分成多个segment进行训练,并在预测时通过移动segment的步长来处理超长文本。这种方法大大提高了处理超长文本的效率。\[1\]此外,Transformer-XL还通过保存前一个segment的hidden state来避免在推理阶段重新计算,进一步提高了推理速度。根据论文中的比较,Transformer-XL在enwiki8数据集上的推理速度是Vanilla Transformer的1800多倍。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Transformer-XL详解](https://blog.csdn.net/qq_51302564/article/details/117882327)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Transformer-XL全解读](https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/109156096)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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transformer-XL
Transformer-XL是对Transformer的改进或变种,主要是解决长序列的问题。它使用了segment-level recurrence和relative position encodings来提高处理超长文本的效率和准确性。相比于传统的Transformer模型,Transformer-XL在处理超长文本时不再需要将文本分割成多个段落进行训练,而是通过引入segment-level recurrence来保留前一段落的信息,从而更好地捕捉长序列之间的依赖关系。此外,Transformer-XL还使用了相对位置编码来解决位置信息的限制性问题,使得模型能够更好地理解单词在语句中的位置。总之,Transformer-XL是一种改进的Transformer模型,用于处理长序列文本的任务。[1][2][3]