Transformer 到 BERT：文章收集

今天看了几篇简直炸裂的文章，之前火的要死的 transformer 终于搞懂了（尤其是在 Bert问世之后），感觉学会了很多东西，下面分享链接。

放弃幻想，全面拥抱Transformer：NLP三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较

图解 transformer（就是看这篇看懂的transformer）

多头注意力 中文篇（通过这篇看懂了 position embedding）

图解seq2seq模型里的注意力机制

今天算是收获满满了~

NLP2017至今的两年炸裂历程：

Transformer
->
Weighted Transformer
->
Universal Transformers
->
Transformer-XL
->
ELMO
GPT
ULM-FiT
->
BERT

讲解：

Transformer 三部曲：RNN 的继承者

从Word Embedding到Bert模型——发展史

The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)

附带一篇自适应计算次数（ACT）的解读文章，理解 universal transformer 时会用到～：
Adaptive Computation Time

当然还有很多很多，我就不一一贴出来啦，小编在此祝大家学习愉快～