在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。 现在,...
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。 现在,...
多头注意力机制引入了模型的并行性和多样性，通过将注意力过程拆分为多个子空间，使得模型能够关注不同方面的信息。在Transformer中，将Scaled Dot-Product Attention过程重复H次，然后合并输出，形成多头注意力的结果。这一机制通过增加模型的表达能力，允许它更精细地捕捉不同特征和上下文信息。总结而言，Trans...
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在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention以及Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。