Transformer智能学习具有固定长度内容的建模局限性，新网络Transformer-XL（超长）包含片段级递归机制和新颖的位置编码机制，从而捕获长期依赖性。
Transformer-XL引入递归机制，重用之前片段中获得的隐藏状态，而不是每次都要从头开始计算每个片段的隐藏状态。重用的隐藏状态当作当前片段的存储器，构成前一片段和当前片段的连接。
除了使用前片段的隐藏状态，Transformer-XL还使用相对位置编码，而不是绝对位置编码，这是因为不引起时间混淆情况下重用状态。
因此，Transformer-XL能够获得更多的相对有效上下文长度（Relative Effective Context Length，RECL）。
《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed...
题目：Transformer-XL: Attentive Language ModelsBeyond a Fixe...
[论文] 《Transformer-XL：Attentive Language Models beyond a F...
简介 2019年提出《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyo...
Transformer-xl 原文：https://blog.csdn.net/Magical_Bubble/ar...
Transformer智能学习具有固定长度内容的建模局限性，新网络Transformer-XL（超长）包含片段级递...
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本文标题：transformer-xl
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