注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出。在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的《Attention is all you need》论文，最后发表在2017年nips上，到目前为止google学术显示引用量为886，可见也是受到了大家广泛关注和应用。这篇论文主要亮点在于1）不同于以往主流机器翻译使用基于RNN的seq2seq模型框架，该论文用attention机制代替了RNN搭建了整个模型——Transformer。2）提出了Multi-Head Attention方法，在编码器和解码器中大量的使用了Multi-Head Attention。此次学术报告将对Multi-Head Attention的原理和应用做详细的介绍。
附件-Transformer中的Multi-Head Attention.pdf
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