attention is all you need的卷号,期号、页码
"Attention is All You Need"(注意力就是你所需要的)是由Google的研究团队于2017年发布的一篇重要的深度学习论文。该论文并没有固定的卷号、期号和页码,因为它是一篇发表在预印本服务器arXiv上的研究文章。正式发表在《 Advances in Neural Information Processing Systems》(NeurIPS)上的是其修订版本,但在期刊上的详细信息会有所不同。如果你想要引用这篇论文,通常会提到其在arXiv上的原始版本(https://arxiv.org/abs/1706.03762),或者NeurIPS会议上的出版信息。具体的卷号、期号和页码可以在NeurIPS官网或学术搜索引擎如谷歌学术上找到。
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。
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。