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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.
We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely.解説 ⌘E
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.
Our model achieves 28.4 BLEU on the WMT 2014 English-to-German translation task, improving over the existing best results.
解説● streaming
訳
我々は、再帰や畳み込みを完全に排し、注意機構（attention）のみに基づく新しくシンプルなネットワーク構造「Transformer」を提案する。
用語
attention mechanism … 入力系列の各要素が、他のどの要素にどれだけ「注目」すべきかを学習する仕組み。
主旨
RNN/CNN に頼らず attention だけで系列変換を行う点が新規。並列化しやすく学習が速い
0
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