文件名称:
第二节：Attention && Transformer
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：目录1. Seq2seq2. Transformer3. Self-Attention 机制详解4. Positional Encoding5. Layer Normalization6. Transformer Encoder 与 Decoder7. 总结Others
最近在家听贪心学院的NLP直播课。放到博客上作为NLP 课程的简单的梳理。
简介： ELMo等基于深度学习的方法可以有效地学习出上下文有关词向量，但毕竟是基于LSTM的序列模型，必然要面临梯度以及无法并行化的问题，即便结合使用注意力机制。在本次讲座里，我们重点来讲解Transformer模型，它的核心是Self-Attenti
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