attention is all you need 对照翻译
时间: 2024-09-01 14:00:46 浏览: 55
"Attention is All You Need" 是一篇重要的自然语言处理论文,发表于2017年,由Google的研究团队提出。该论文介绍了Transformer架构,这是一种完全基于自注意力机制的模型,用于序列到序列的任务,如机器翻译和文本生成。自注意力允许模型直接关注输入序列中的任意位置,而无需像传统的RNN(循环神经网络)那样依赖于前面的信息。
对照翻译:“注意就是一切你需要的”——这句话概括了Transformer的核心思想,即模型只需要通过理解和集中在其所关注的部分来完成任务,而不需要复杂的循环结构或递归过程。
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attention is all you need下载
"Attention is All You Need"是一篇由Google Brain团队撰写的论文,介绍了一种新颖的神经网络架构——Transformer网络。该网络结构通过全注意力机制来实现序列到序列的学习,无需使用传统的循环神经网络或卷积神经网络。这篇文章发表在2017年的NIPS会议上,迅速引起了学术界和工业界的关注。
随后,由于该网络结构在机器翻译等自然语言处理任务上取得了令人瞩目的成果,因此吸引了广泛的关注和应用。因此,越来越多的研究者、工程师和技术人员开始关注并研究这一网络结构,以探索其在其他领域的应用潜力。
针对"Attention is All You Need"的研究成果,Google Brain团队还开源了一个名为"Tensor2Tensor"的工具库,以帮助研究者和开发者更方便地构建和训练基于Transformer网络的模型。这一举措进一步推动了人们对该网络结构的关注和研究。
目前,"Attention is All You Need"论文已经成为自然语言处理领域的经典之作,被广泛引用和借鉴。它的影响力不仅仅局限于学术界,许多公司和组织也开始将其应用于他们自己的产品和项目中。可以说,"Attention is All You Need"的下载不仅仅代表了一篇论文的获取,更代表了一种前沿技术和思想的引入和传播。
attention is all you need 的信息
"Attention is All You Need"(注意力就是你所需要的),是Google DeepMind于2017年提出的Transformer架构的核心思想。它是一种用于序列到序列学习(如机器翻译、文本生成等)的深度学习模型,特别是在处理长距离依赖方面非常有效。相比于传统的RNN(循环神经网络)模型,Transformer完全基于自注意力机制,不需要像RNN那样通过时间步骤进行前馈或反馈,而是能够同时考虑输入序列的所有位置,这大大提高了计算效率。
Transformer模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,其中编码器将输入转化为一组固定长度的向量表示,而解码器则在这个上下文中逐步生成输出。自注意力机制使得模型可以专注于每个词对其他词的关联,并通过softmax函数为它们分配权重,强调了关键信息的重要性。