PyTorch快餐教程2019 (1) - 从Transformer说起
PyTorch快餐教程2019 (1) - 从Transformer说起
深度学习已经从热门技能向必备技能方向发展。然而,技术发展的道路并不是直线上升的,并不是说掌握了全连接网络、卷积网络和循环神经网络就可以暂时休息了。至少如果想做自然语言处理的话并非如此。
2017年,Google Brain的Ashish Vaswani等人发表了《Attention is all you need》的论文,提出只用Attention机制,不用RNN也不用CNN,就可以做到在WMT 2014英译德上当时的BLEU最高分28.4.
RNN机器翻译简史
在Transformer模型被提出之前,机器翻译一直是以RNN为主。
使用的工具是著名的RNN的两个改进版,1997年提出的长短时记忆网络LSTM和2014年提出的门控循环单元GRU。这三种实现均在torch
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走进JavaWeb技术世界4:Servlet 工作原理详解
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dedecms v5.7 CSRF保护措施绕过漏洞修复
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