自注意力机制（Self-attention）是深度学习领域中的一个重要概念，常用于处理序列数据，如文本、语音和图像等。它允许模型在计算过程中考虑序列中各个元素之间的相互关系，从而提高模型的表达能力。下面我们将逐步理解自注意力机制及其在Transformer模型中的应用。首先，自注意力机制可用于处理序列输入和输出一对...
Transformer是Google的团队在2017年提出的一种NLP经典模型,模型使用了Self-Attention机制,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。 注意力机制能够直接对输入序列的不同位置进行关注和处理。这使得模型能够更好地处理长距离依赖关系,捕捉句子中不同词语之间的关联,从而提升对语义的理解。因此Transformer模型处理NLP问题...
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。 与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...