attention is all you need这篇文献的理解
时间: 2023-09-02 09:09:15 浏览: 72
"Attention is All You Need" 是一篇由 Google Brain 团队于2017年提出的论文,介绍了一种全新的神经网络结构:Transformer。这篇论文提出了一种基于自注意力机制(self-attention)的新型神经网络结构,用于解决序列到序列(sequence-to-sequence)的问题。相对于传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),Transformer能够在较短的时间内处理更长的序列,并且在机器翻译、语音识别、文本摘要等任务上取得了优秀的成绩。
Transformer模型的核心是自注意力机制,它能够在不同位置之间建立直接的联系,使得模型可以更好地捕捉长距离依赖关系。除此之外,Transformer还采用了一种全新的编码器-解码器(encoder-decoder)结构,其中编码器和解码器都是由多个层组成的,每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络(feed-forward network)。
总的来说,"Attention is All You Need" 提出了一种新的神经网络结构Transformer,该结构采用了自注意力机制和编码器-解码器结构,能够有效地解决序列到序列的问题。该论文的贡献被广泛认为是深度学习领域的一次重大突破,对后续的自然语言处理研究产生了深远的影响。
相关问题
Transformer用哪篇参考文献
Transformer模型是由Google在2017年发表在《Attention is All You Need》( Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 30)这篇论文中提出的。该论文的作者是Vaswani et al., 其中详细阐述了自注意力机制(Self-Attention)和Transformer架构,这些创新让Transformer在机器翻译(Machine Translation)、自然语言处理(NLP)等领域取得了显著进步。这篇里程碑式的论文对现代深度学习和NLP有着深远影响。
把以上介绍的四篇文献详细介绍下
1. "Attention Is All You Need" 是一篇由谷歌公司的研究人员提出的论文,提出了一种名为 Transformer 的模型,该模型使用了自注意力机制来进行序列建模任务,如机器翻译和语言理解。该模型在机器翻译任务上取得了当时最先进的性能,被广泛应用于自然语言处理领域。
2. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" 是一篇由谷歌公司的研究人员提出的论文,提出了一种名为 BERT 的模型,该模型使用了双向 Transformer 模型进行语言理解任务的预训练。BERT 在多项自然语言处理任务上取得了最先进的性能,如问答、文本分类、语义相似度等。
3. "Generative Pre-training Transformer" 是一篇由 OpenAI 公司的研究人员提出的论文,提出了一种名为 GPT 的模型,该模型使用了单向 Transformer 模型进行文本生成。GPT 在文本生成任务上取得了最先进的性能,如对话生成、摘要生成、故事生成等。
4. "XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding" 是一篇由华为公司的研究人员提出的论文,提出了一种名为 XLNet 的模型,该模型使用了一种新的自回归预训练方法,同时结合了 Transformer-XL 和 BERT 的优点。XLNet 在多项自然语言处理任务上取得了最先进的性能。
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