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The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely.
Experiments on two machine translation tasks show these models to be superior in quality while being more parallelizable and requiring significantly less time to train.
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The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely.
Experiments on two machine translation tasks show these models to be superior in quality while being more parallelizable and requiring significantly less time to train.
9f2c…e41aDOI10.48550/arXiv.1706.03762CiteAPA 7 · MLA 9 · Chicago · BibTeXGuarda una página desde la extensión, pega un enlace o importa BibTeX, RIS, CSV o marcadores. Cada fuente conserva una copia con hash SHA-256, sus metadatos y tus citas textuales, puede vigilarse por si cambia y se cita en APA 7, MLA 9 o Chicago.
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The field turned on one architecture; [[Transformer]] links the definition note.
Complexity per layer: $O(n^2 \cdot d)$ for self-attention.
- [ ] Compare with recurrent baselines
- [x] Add the citation (APA 7)
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