Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解)

原创 已于 2024-02-21 20:48:01 修改 · 3.9k 阅读 · 22 ·
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#transformer #深度学习 #人工智能

于 2024-02-06 00:05:27 首次发布

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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Python从0到100（一百）：基于Transformer的时序数据建模与实现详解
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
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Transformer for Time Series (TTS-Transformer) 是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，专门针对时序数据处理进行优化设计。它通过多头自注意力机制捕获时序数据中的长距离依赖关系，同时结合位置编码和层归一化等技术，在保持计算效率的同时显著提升了模型对复杂时序模式的建模能力和预测精度。
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一去不复返的通信er
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Transformer是什么？看完这篇你就醍醐灌顶
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前言 由谷歌团队提出的预训练语言模型BERT近年来正在各大自然语言处理任务中屠榜（话说学者们也挺有意思的，模型名都强行凑个芝麻街的人物名，哈哈哈）。 BERT算法的最重要的部分便是Transformer的概念，它本质上是Transformer的编码器部分。 而Transformer是什么呢？transformer是永远的神，自从transformer使用了抛弃rnncnn的纯attention机制之后，各种基于transformer结构的预训练模型都如雨后春笋般雄起，而transformer中最重要就是使用
算法篇——Transformer学习笔记！从零基础入门到精通，一篇搞定所有知识点！
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Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》[1]中提出。Transformer彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并逐渐扩展到计算机视觉（CV）等领域。Transformer的核心思想是完全摒弃传统的循环神经网络（RNN）结构，仅依赖注意力机制来处理序列数据，从而实现更高的并行性和更快的训练速度[2]。
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艰难困苦，玉汝于成。
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Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。
Transformer从零详细解读
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​ 残差的原则就是输出至少不比输入差！多进行一个加法操作。​ 我们看下面一张图：​ 每一行代表一个特征，每个人的“体重，身高”等指标，每个人的第一个特征都是“体重”。x1，x2分别代表不同的人。
超详细解读 Transformer 框架！建议收藏!
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首先我们先对Transformer来个直观的认识。Transformer出现以前，NLP领域应用基本都是以RNN或LSTM循环处理完成，一个token一个tokrn输入到模型中。模型本身是一种顺序结构，包含token在序列中的位置信息。但是存在了一些问题：会出现梯度消失现象，无法支持长时间序列。句子越靠后的token对结果的影响越大。只能利用上文信息，无法获取下文信息。循环网络逐个token输入，也就是句子有多长就要循环多少遍，计算的效率低。
一文彻底搞懂 Transformer（图解+代码手撕）
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04-21 6757
Transformer 通过其捕捉上下文和理解语言的能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。通过注意力机制、编码器-解码器架构和多头注意力，它们使得诸如机器翻译和情感分析等任务得以在前所未有的规模上实现。随着我们继续探索诸如 BERT 和 GPT 等模型，很明显，Transformer 处于语言理解和生成的前沿。它们对 NLP 的影响深远，而与 Transformer 一起的发现之旅将揭示出该领域更多令人瞩目的进展。研究论文。
Transformer详细解读
l18817813618的博客
04-21 786
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用RNN顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。本文将对Vision Transformer的原理和代码进行非常全面的解读。
Transformer
qq_43598193的博客
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文章目录前言一、Transformer总体结构二、Encoder1.输入部分1.1 词嵌入1.2位置嵌入2.多头注意力机制2.1注意力机制介绍2.2注意力机制计算2.3 多头注意力机制3.残差连接和LayerNormalization3.1为什么使用残差连接？3.2LayerNormalization4.前馈层Feed Forward三、Decoder3.1输入部分3.2Masked Self-Attention3.3Encoder-Decoder Attention3.4Linear+Softmax四、M
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Transformer架构简略学习了解小笔记
关于Transformer的通俗理解（一）
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首先看看这个模型里面的第一部分：self-attention 通俗翻译就是“自注意力”。 这个部分的模型原理其实也正应了英文名字的意思。 咱们以文本问题为例子。 例如下面两句稍有差异的句子： 1.The animal didn't cross the street, because it was too tired. 2.The animal didn't cross the street, because it was too narrow. 现在要问，两句话中，it指得是那个对象呢？a
一文了解transformer(通俗易懂版本)
烤鸭的世界我们不懂。
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最近看transformer太难懂了，就想写一篇简单的能看懂的，transformer是如何工作的。本篇不会过渡研究算法， 那玩意一般人也看不懂。
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transformer的简要解读（应该都能看懂）
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本人是学视觉对抗学习的，读论文的时候有论文用到了transformer，所以特地学习一下。博客里没有涉及代码实现，都是基础理论。个人感觉自己写的应该比较易懂吧，适合小白看。
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1.transformer详细解读 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1651219987457222196&wfr=spider&for=pc
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Transformer是一种用于自然语言处理的模型，它是一种基于编码器-解码器结构的模型。它的主要思想是利用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中的相关信息，同时避免了传统的循环神经网络中存在的梯度消失...
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