Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解)

已于 2024-02-21 20:48:01 修改
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分类专栏： 深度学习 文章标签： transformer 深度学习 人工智能
于 2024-02-06 00:05:27 首次发布
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本文详细介绍了Transformer模型的核心组件，包括其结构、编码器（含掩码张量、注意力机制、前馈全连接层和规范化层）、解码器的设计，以及如何处理位置信息。重点讨论了如何通过这些组件解决自然语言处理中的问题，如物体检测和序列建模。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Transformer是2017年火起来的。

Transformer结构

DERT:物体检测。

ViT：在视觉中做Transformer。

Transformer就是解决三个事儿：k,q,v三个辅助向量

q:查询向量，查询和其他输入之间的关系；k:键向量

v:特征表达，v是特征的代表。

建立在输入数据之间有联系。

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