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[NLP Paper Review] Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context 논문 리뷰 / Transformer-XL 본문
DATA ANALYSIS/Paper
[NLP Paper Review] Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context 논문 리뷰 / Transformer-XL
Rmsid01 2021. 5. 8. 09:48NLP 논문 스터디에서 발표한 내용으로, PPT만 있는 글 입니다.
- 추후에 설명 글도 첨가할 예정 **
Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context
Transformers have a potential of learning longer-term dependency, but are limited by a fixed-length context in the setting of language modeling. We propose a novel neural architecture Transformer-XL that enables learning dependency beyond a fixed length wi
arxiv.org
논문 발표 PPT



















