attention is all you need

"Attention is all you need" 是一篇论文的名字，这篇论文提出了一种新的神经网络模型，叫做"Transformer"。Transformer 模型使用了"attention mechanism"来处理自然语言处理任务，并且不再使用传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，因此被称为"self-attention"模型。这种模型因为它高效的处理序列数据，在NLP领域取得了很大的成功。

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Attention is all you need

Attention is All You Need是一篇由Vaswani等人于2017年提出的论文，它引入了一个新的神经网络架构，称为Transformer，用于处理自然语言处理任务。这个架构主要基于自注意力机制，即通过将输入序列中的所有位置与其它位置进行关联来计算注意力权重，从而实现对序列的建模和表示。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer可以并行计算，具有更好的效率和性能。它在机器翻译、语言建模等任务上取得了很好的结果，成为自然语言处理领域的一个重要里程碑。

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"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。