注意：本文大多采用义译，确保原文意思不变，但不保证用词和原作完全一致。:sunglasses:使用正弦函数为模型添加位置信息Transformer是只基于自注意力机制的序列到序列架构。因为并行计算能力以及高性能。使得它在NLP领域中大受欢迎。现在常见的几个深度学习框架都实现了transformer，这让很多学生都能够方便使用到transformer。但是这也存在一个弊端，他会让我们忽略模型的一些细节。在本文中我，不打算研究它的整体结构，毕竟现在已经有很多优秀的文章介绍其结构了。在本文中我仅对transformer结构的一部分进行探讨，就是位置编码。当我阅读论文原文^[AttentionIsAl
注意：本文大多采用义译，确保原文意思不变，但不保证用词和原作完全一致。:sunglasses:使用正弦函数为模型添加位置信息Transformer是只基于自注意力机制的序列到序列架构。因为并行计算能力以及高性能。使得它在NLP领域中大受欢迎。现在常见的几个深度学习框架都实现了transformer，这让很多学生都能够方便使用到transformer。但是这也存在一个弊端，他会让我们忽略模型的一些细节。在本文中我，不打算研究它的整体结构，毕竟现在已经有很多优秀的文章介绍其结构了。在本文中我仅对transformer结构的一部分进行探讨，就是位置编码。当我阅读论文原文^[AttentionIsAl
1.背景介绍需求是将URL:www.abc.com/api/item/111 重写成 www.xyz.com/open/item/itemdetail?id=111。且域名不变，不能发生302跳转。2.request-transformerrequest-transformer是Kong官方的插件，允许修改重写用户的请求,还可以使用正则表达式匹配URL并将匹配到的字符串保存在变量中，然后使用模板将变量转换成用户的请求。简而言之就是重写用户的请求,包括URL，args，headers，methods等等。github项目地址：request-transformergithub3.配置方法
1.背景介绍需求是将URL:www.abc.com/api/item/111 重写成 www.xyz.com/open/item/itemdetail?id=111。且域名不变，不能发生302跳转。2.request-transformerrequest-transformer是Kong官方的插件，允许修改重写用户的请求,还可以使用正则表达式匹配URL并将匹配到的字符串保存在变量中，然后使用模板将变量转换成用户的请求。简而言之就是重写用户的请求,包括URL，args，headers，methods等等。github项目地址：request-transformergithub3.配置方法
写在最前边翻译讲究：信、达、雅。要在保障意思准确的情况下传递作者的意图，并且尽量让文本优美。但是大家对我一个理工科少女的语言要求不要太高，本文只能保证在尽量通顺的情况下还原原文。注意本文的组成部分：翻译+我的注释。添加注释是因为在阅读的过程中，我感觉有的地方可能表述的并不是特别详细。对于一些真正的小白，像我一样傻的来说，可能不太好理解。正文在之前的文章中，我们讲了现代神经网络常用的一种方法——Attention机制。本文章我们来介绍一下Transformer——用注意力机制来提高模型训练速度的模型。Transformer在某些特定任务上性能比谷歌的机器翻译模型更为优异。其优点在于并行化计算。并
写在最前边翻译讲究：信、达、雅。要在保障意思准确的情况下传递作者的意图，并且尽量让文本优美。但是大家对我一个理工科少女的语言要求不要太高，本文只能保证在尽量通顺的情况下还原原文。注意本文的组成部分：翻译+我的注释。添加注释是因为在阅读的过程中，我感觉有的地方可能表述的并不是特别详细。对于一些真正的小白，像我一样傻的来说，可能不太好理解。正文在之前的文章中，我们讲了现代神经网络常用的一种方法——Attention机制。本文章我们来介绍一下Transformer——用注意力机制来提高模型训练速度的模型。Transformer在某些特定任务上性能比谷歌的机器翻译模型更为优异。其优点在于并行化计算。并
各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌2017年所发表的一篇论文，名字叫做”Attentionisallyouneed“[1]。以下为文章目录，大家可以快速定位到自己关注部分的内容。1.多头注意力机制原理1.1动机虽然，网上已经有了大量的关于这篇论文的解析，不过好菜不怕晚笔者在这里也会谈谈自己对于它的理解以及运用。按照我们一贯解读论文的顺序，首先让我们先一起来看看作者当时为什么要提出Transformer这个模型？需要解决什么样的问题？现在的模型有什么样的缺陷？1.1.1面临问题在论文的摘要部分作者提到，现在主流的序列模型都是基于复杂的循环神经网络或者是卷积神经网络
各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌2017年所发表的一篇论文，名字叫做”Attentionisallyouneed“[1]。以下为文章目录，大家可以快速定位到自己关注部分的内容。1.多头注意力机制原理1.1动机虽然，网上已经有了大量的关于这篇论文的解析，不过好菜不怕晚笔者在这里也会谈谈自己对于它的理解以及运用。按照我们一贯解读论文的顺序，首先让我们先一起来看看作者当时为什么要提出Transformer这个模型？需要解决什么样的问题？现在的模型有什么样的缺陷？1.1.1面临问题在论文的摘要部分作者提到，现在主流的序列模型都是基于复杂的循环神经网络或者是卷积神经网络
