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...
什么是Transformer神经网络 | Transformer模型是一种基于注意力机制(Attention Mechanism)的深度学习模型,它主要用于处理自然语言处理(NLP)中的序列数据。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。
我们在输入加入位置编码信息,岂不是经过self attention后,位置编码信息同样也会丢失吗,确实没有错,会消失,但是Transformer经过自注意力机制后,模型使用了一下残差神经网络,又重新加入了位置编码信息,关于这方面的内容,我们后期视频分享#动图详解Transformer#动图详解Transformer#动画详解transformer ...