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01 / Comprendre

Attention Is All You Need

Vaswani et al. · 2017 · arXiv:1706.03762

La question: L’attention seule peut-elle permettre un modèle performant de transformation de séquences ?
L’idée principale: Le Transformer remplace la récurrence et la convolution par l’attention. L’article l’évalue sur des tâches de traduction.
Un point à vérifier: Les résultats sur ces tests ne démontrent pas les performances pour toutes les langues ou toutes les tâches.

Exemple de lecture rédigé à partir de l’abstract. Lire la source ↗

Ouvrir un résumé IA déjà disponible →

02 / Vérifier les références

Une prépublication a été publiée

Votre référence

Vaswani et al., 2017
arXiv:1706.03762

Publication à consulter

Advances in Neural Information Processing Systems 30 (2017)

Consultez la publication et mettez à jour votre bibliographie si nécessaire.

Vérification illustrative, confirmée dans les actes de la conférence. Fiche de publication ↗

Découvrir Bibliography Check → Premium

03 / Suivre son domaine

Votre sélection de lectures, par email

Daily Digest cs.CL · cs.LG

Attention Is All You Need

Un modèle fondé sur l’attention pour l’apprentissage de séquences. Cet article présente le Transformer et évalue ses performances en traduction automatique.

Article source ↗

Exemple d’email utilisant un article de 2017. Votre veille suit les nouveaux articles des catégories sélectionnées.

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