Transformer是Google在2017年提出的用于机器翻译的模型。 Transformer的内部,在本质上是一个Encoder-Decoder的结构,即编码器-解码器。 Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN,整个网络结构完全由Attention机制组成,并且采用了6层Encoder-Decoder结构。 显然,Transformer主要分为两大部分,分别是编码器和解码器。 整个Transformer是...
Transformer自编码模型BERT微调Fine-tuning课程片段1:BERT Fine-tuning背后的数学原理详解 149 -- 12:12 App 贝叶斯Transformer语言模型GPT课程片段2:GPT可视化、Masking等工作机制解析 142 -- 2:59 App Transformer课程4:以智能对话机器人为例阐述Transformer的自编码autoencoding和自回归autoregressive语言模型内幕机制 141...
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的,它彻底改变了序列建模的方式,尤其是在自然语言处理(NLP)领域。Transformer完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)在处理长序列时的局限性,能够并行处理输入序列的信息。 以下是Transformer的主要组成...