原文:
抛开卷积,多头自注意力能够表达任何卷积操作
Multi-Head-Attention的作用
汉无为 阅48
再谈attention机制
michael1314520 阅41
【NAACL 2018】Self-attention考虑相对位置,谷歌Vaswani团队最新工作
zbpjlc 阅2323 转3
Transformer语言模型原理解读
yliu277 阅298
Transformer小白入门
和相品 阅68
自然语言处理中的自注意力机制(Self
Rainbow_Heaven 阅206 转4
一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现 | 机器之心
openlog 阅177
【Transformer】从零详细解读
印度阿三17 阅221 转2
认知(perceiving)但不评断(naming)
开恒 阅83 转3
改进YOLO | 可能这才是用Transformer正确打开YOLO的方式吧?
x_box361 阅443
BMVC2018图像检索论文—使用区域注意力网络改进R-MAC方法
我爱计算机视觉 阅60
Google | 突破瓶颈,打造更强大的Transformer
工农子弟兵 阅830 转2
【NLP】 理解NLP中网红特征抽取器Tranformer
有三AI 阅225
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