循环神经网络(RNN)是一种重要的神经网络模型,尤其适用于序列化标注问题。初学循环神经网络的过程中,经常迷惑于各种似曾相识的原理图,纠结于不同的Cell是什么原理,它们是怎么组合起来的,输入数据究竟长啥样,它们是怎么被单个Cell处理的,又是怎样在Cell间流转的,代码层是怎么实现的,复杂程度咋样?本文将试图从多个角度,...
• 每一层的输出都与原始输入相加,这是残差连接的概念,允许信号直接从较浅的层传递到较深的层,解决了深层神经网络中的梯度消失问题。 整个Transformer模型就是由多层这样的Encoder和Decoder堆叠而成,每一层都能捕获输入序列的不同层级抽象特征,从而实现高效且强大的序列到序列学习任务。