介绍一下两个基于自注意力机制的模型 | Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本分类等。它由编码器和解码器两部分组成,其中编码器将输入序列映射为一系列向量,解码器则将这些向量转换为输出序列。Transformer模型通过多层堆叠的自注意力和前向网络组成,能够处理...
Transformer 是谷歌推出的一种基于注意力机制的编码器-解码器模型,它在机器翻译、文本生成等任务中达到了非常好的表现。 注意力机制的原理是通过计算各个元素之间的相似度,来确定每个元素对其他元素的贡献,从而对每个元素进行加权平均。在 Transformer 中,注意力机制的计算是基于矩阵乘法和 softmax 函数实现的。 具体来...
是动词“转换、转化、变革”Transform的名词形态。2017年之前,看到Transformer这个词,大部分人想到的应该是变形金刚(Transformers)、汽车人、孩之宝。2017年6月,谷歌团队发表的论文《Attention Is All You Need》中,Transformer第一次出现在人工智能的语境中,当时他被解释为一种基于注意力的编码器/解码器模型。
3.Transformer是一个基于Encoder-Decoder框架的模型,因此中间部分的 Transformer 可以分为两个部分:编码组件和解码组件。 4.编码组件可以由多层编码器(Encoder)组成,Encoder block是由6个encoder堆叠而成,Nx=6。 5.每个编码器由两个子层组成:Self-Attention 层(自注意力层)和 Position-wise Feed Forward Network(FFN...