在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况. 在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention). 3.3计算规则以及...
4.判断题Attention机制可以作用于任何序列模型中。 参考答案:对 点击查看答案解析 5.多项选择题以下哪些模型是基于Transformer架构的?() A.BERT B.GPT-3 C.T5 D.CNN 点击查看答案 6.多项选择题以下哪些模型是基于编码器和解码器架构的?() A.BERT
A.注意力机制的含义表示输出与输入之间的对应关系B.解码器强化了不同时刻输出之间的关系C.使用注意力机制之后会增加计算量,但是性能水平能够得到提升D.引注意力机制后会减少编码器(RNN)和解码器(RNN)的长跨度依赖问题相关知识点: 试题来源: 解析 AC