【論文速讀】Sharing Attention Weights for Fast Transformer
Sharing Attention Weights for Fast Transformer 2019, IJCAI. 這篇論文的主要思想是通過共享注意力權重來加速Transformer。（關於Transformer，網上已有很多優秀的解讀了，不瞭解的可以看看這篇。） 作者在10個公開數據集上進行了實驗，對比其他baselines，至少能夠提速1.3倍。 Introduction 由於Transf
相關文章
- 1. EMNLP2020 | 近期必讀Transformer精選論文
- 2. Transformer(一) -- 論文解讀
- 3. 論文閱讀筆記《Attentive Weights Generation for Few Shot Learning via Information Maximization》
- 4. 論文閱讀-Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks
- 5. Decoupled Attention Network for Text Recognition——論文解讀
- 6. Residual Attention Network for Image Classification 論文閱讀
- 7. Transformer（論文 + PyTorch源碼解讀）
- 8. 論文筆記——Attention Is All You Need(Transformer)
- 9. ICCV2019(Segmentation)：論文解讀《ShelfNet for Fast Semantic Segmentation》
- 10. Transformer解讀（論文 + PyTorch源碼）
- 更多相關文章...
- • C# 文本文件的讀寫 - C#教程
- • C# 二進制文件的讀寫 - C#教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • 使用阿里雲OSS+CDN部署前端頁面與加速靜態資源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. EMNLP2020 | 近期必讀Transformer精選論文
- 2. Transformer(一) -- 論文解讀
- 3. 論文閱讀筆記《Attentive Weights Generation for Few Shot Learning via Information Maximization》
- 4. 論文閱讀-Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks
- 5. Decoupled Attention Network for Text Recognition——論文解讀
- 6. Residual Attention Network for Image Classification 論文閱讀
- 7. Transformer（論文 + PyTorch源碼解讀）
- 8. 論文筆記——Attention Is All You Need(Transformer)
- 9. ICCV2019(Segmentation)：論文解讀《ShelfNet for Fast Semantic Segmentation》
- 10. Transformer解讀（論文 + PyTorch源碼）