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"La autoatención conecta todos los pares de posiciones en una secuencia en un único paso de ejecución."
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The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks. We propose the Transformer, a model architecture eschewing recurrence and entirely relying on an attention mechanism to draw global dependencies.
Los modelos dominantes de transducción de secuencias se basan en redes neuronales recurrentes o convolucionales complejas. Proponemos el Transformer, una arquitectura que prescinde de la recurrencia y se basa por completo en un mecanismo de atención para calcular dependencias globales.
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