Transformer Bert总结不错的文章

矫情吗；* 2022-02-03 18:41 217阅读 0赞

普通的attention，例如BahdanauAttention，LuongAttention  
query为encoder的状态  
memory为Encoder的output作为（没有key\_m,value\_m这么一说，或者说key\_m和value\_m是相同的）

self attention  
可以看做是一种query机制，即用一个query来检索memory区域  
query表示为key\_q  
memory由一个键值对组成，<key\_m,value\_m>

Transformer论文  
Attention Is All You Need [https://arxiv.org/abs/1706.03762][https_arxiv.org_abs_1706.03762]

Bert论文  
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding [https://arxiv.org/abs/1810.04805][https_arxiv.org_abs_1810.04805]

转载几篇总结得很不错的文章  
1.2017 Transformer  
[图解Transformer][Transformer]  
[“变形金刚”为何强大：从模型到代码全面解析Google Tensor2Tensor系统][Google Tensor2Tensor]  
2.2018 Bert  
[【论文笔记】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding（BERT模型理解）][BERT_ Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding_BERT]

[https_arxiv.org_abs_1706.03762]: https://arxiv.org/abs/1706.03762
[https_arxiv.org_abs_1810.04805]: https://arxiv.org/abs/1810.04805
[Transformer]: https://blog.csdn.net/qq_41664845/article/details/84969266#commentBox
[Google Tensor2Tensor]: https://segmentfault.com/a/1190000015575985
[BERT_ Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding_BERT]: https://www.jianshu.com/p/4cb1f255cd7c

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