HackMD論文分析：Attention is All you Need
摘要：
The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent orconvolutional neural networks in an encoder and decoder configuration. The best performing such models also connect the encoder and decoder through an attentionm echanisms. We propose a novel, simple network architecture based solely onan attention mechanism, dispensing with recurrence and convolutions entirely.Experiments on two machine translation tasks show these models to be superiorin quality while being more parallelizable and requiring significantly less timeto train. Our single model with 165 million parameters, achieves 27.5 BLEU onEnglish-to-German translation, improving over the existing best ensemble result by over 1 BLEU. On English-to-French translation, we outperform the previoussingle state-of-the-art with model by 0.7 BLEU, achieving a BLEU score of 41.1.
想解決的問題
該論文想解決的問題是機器翻譯模型中常見的復雜架構和長時間訓練時間的問題，提出一種基於注意力機制的簡單網絡架構，並證明其在質量、可並行性和訓練時間方面的優勢。
使用的方法
該論文提出了一種基於注意力機制的簡單網絡架構，稱為Transformer，用於機器翻譯。該模型不使用復雜的循環神經網絡或卷積神經網絡，僅使用注意力機制連接編碼器和解碼器，以實現序列轉換。該模型的訓練時間更短，且可並行化，同時在兩個機器翻譯任務上均取得了比現有最佳模型更優的結果，證明了其在質量和效率方面的優勢。
最終的成果
該論文提出的基於注意力機制的簡單網絡架構Transformer在兩個機器翻譯任務上取得了比現有最佳模型更優的結果。在英德翻譯任務中，該模型取得了27.5 BLEU的分數，比現有最佳集成結果高出1 BLEU；在英法翻譯任務中，該模型取得了41.1 BLEU的分數，比現有最先進的單一模型高出0.7 BLEU。這些成果證明了該模型在機器翻譯方面的優勢，並顯示出基於注意力機制的簡單網絡架構在自然語言處理領域中的應用潛力。
