LSTM已死，Transformer当立（LSTM is dead. Long Live Transformers! ）：上

news/2024/7/19 12:08:42 标签: transformer, NLP, 深度学习, 机器翻译

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 $\mathbf{h}_i$ 和 $\mathbf{c}_j$ 的相关性来计算权重

http://www.niftyadmin.cn/n/51949.html

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