Transformer-XL 哪个期刊

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]

Transformer-XL模型

Transformer-XL是一种基于Transformer架构的语言模型，它在处理长文本时表现出色。相比于传统的Transformer模型，Transformer-XL引入了一种新的记忆机制，可以更好地处理长文本序列。

在Transformer-XL中，每个位置的输入都可以访问之前的所有位置的信息，而不仅仅是前面的固定数量的位置。这是通过将前面的隐藏状态缓存起来并在下一个时间步骤中重新使用来实现的。这种记忆机制可以帮助模型更好地理解长文本序列中的上下文信息。

另外，Transformer-XL还引入了一种相对位置编码方法，可以更好地处理不同位置之间的关系。这种编码方法可以捕捉到相对距离的信息，而不是像传统的绝对位置编码方法那样只考虑位置的绝对值。