Liste die Top 5 wegnehmen aus dem Sehenswürdigkeitenpapier "Achtung ist alles, was Sie brauchen".
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- Diese Arbeit stellt Transformer vor, ein neuartiges Sequenztransduktionsmodell, das ausschließlich auf Aufmerksamkeitsmechanismus basiert. - Es ersetzt die rezidivierenden Schichten, die am häufigsten in Encoder-Decoder-Architekturen mit mehrköpfiger Selbstachtung verwendet werden. - Transformer kann deutlich schneller trainiert werden als Architekturen, die auf rezidivierenden oder konvolutionären Schichten für Übersetzungsaufgaben basieren. - Auf beiden WMT 2014 Englisch-Deutsch-und WMT 2014 Englisch-Französisch-Übersetzungsaufgaben erreicht das Modell einen neuen Stand der Technik. In der früheren Aufgabe übertrifft das Modell alle bisher gemeldeten Ensembles. - Dieses Papier ist bekannt als der Ursprung vieler anderer, die den Stand der Technik in einer Vielzahl von Deep-Learning-Aufgaben verbessert haben.
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