transformer模型通俗易懂的解释

发布时间：2024-07-23 17:30
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NLP预训练语言模型(三):逐步解析Transformer结构

Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型,本质上是Encoder-Decoder结构,所以多应用在机器翻译(输入一个句子输出一个句子)、语音识别(输入语音输...

如何评价Bert与Transformer这两种预训练模型?

Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。Bert的模型结构更简单，主要用于...

Transformer模型解析记录

Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention...

【NLP模型】transformer:self-attention 自注意力机

attention： 输入和输出进行比较，不同的输出对不同输入的关注不同。假设输出 更关注输入 ， 更关注 ，那么在句子翻译中，语言 翻译成 ，那么很可能认为单词...

ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详

Transformer作为另一种革命性的预训练模型，其核心在于自注意力机制，完全摒弃了RNN和CNN。Transformer的架构包括编码器和解码器，每个模块都包含自注意力层、前馈...

大模型都是基于Transformer堆叠,采用Encoder或者Dec

大模型架构之争：Transformer的Encoder与Decoder之差异解析 Transformer架构的崛起，已经超越了CNN、RNN、LSTM和GRU的传统界限，引发了深度学习领域的广泛关注。如...

transformer模型中的哪个组件负责捕捉序列中的依赖

在Transformer模型中，捕捉序列中的依赖关系主要是通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）实现的。具体来说，模型通过计算每个词对其他词的加权表示（权重...

APISklearn三大模型Transformer、Estimator、

Transformer有输入有输出，同时输出可以放入Transformer或者Estimator 当中作为输入。y_predict 是估计器的输出模型，估计器输出无法再放入Transformer 或 Estimat...

更深更宽的Transformer网络是否意味着能够获得更强

是的，意味着可以获得更大范围更强的训练模型。当可供训练的token较少时，较大的模型往往不易于发挥它强大的建模表征能力；另外，当模型非常大时，就需要更多的并...

MoblieViT模型混合CNN和Transformer的轻量化

2021年，一项革新性的研究——MobileViT，以一种创新的方式将CNN（卷积神经网络）和Transformer的力量相结合，旨在为移动设备上的视觉任务设计出既轻量又低延迟的...

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