LSTM已死,Transformer当立(LSTM is dead. Long Live Transformers! ):上
创始人
2024-05-25 09:34:37

回想一下在Seq2seq模型中,如何使用Attention。这里简要回顾一下【1】介绍的方法2(并以此为基础展开对Transformer的讨论)。

下图中包含一个encoder(左)和一个decoder(右)。对于decoder来说,给定一个输入\mathbf{x}'_j,得到输出\mathbf{s}_j,如何进一步得到context vector \mathbf{c}_j呢?

我们需要根据\mathbf{h}_i\mathbf{c}_j的相关性来计算权重

相关内容

热门资讯

北京的名胜古迹 北京最著名的景... 北京从元代开始,逐渐走上帝国首都的道路,先是成为大辽朝五大首都之一的南京城,随着金灭辽,金代从海陵王...
北京的名胜古迹 北京最著名的景... 北京从元代开始,逐渐走上帝国首都的道路,先是成为大辽朝五大首都之一的南京城,随着金灭辽,金代从海陵王...
苗族的传统节日 贵州苗族节日有... 【岜沙苗族芦笙节】岜沙,苗语叫“分送”,距从江县城7.5公里,是世界上最崇拜树木并以树为神的枪手部落...
长白山自助游攻略 吉林长白山游... 昨天介绍了西坡的景点详细请看链接:一个人的旅行,据说能看到长白山天池全凭运气,您的运气如何?今日介绍...
应用未安装解决办法 平板应用未... ---IT小技术,每天Get一个小技能!一、前言描述苹果IPad2居然不能安装怎么办?与此IPad不...