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我也要
终结篇了
书接前文：小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"Attention is all you need(3) (qq.com)
本章把Trasfomer剩的一点网络讲完
上节课我们讲完了attetion的机制，我们再复习一下（这玩意就得反复看，加深记忆）
我下面再换几张图，换个角度来看，来自于复旦的Qiu Xipeng教授的slide
首先自注意机制它也不是Transformer才有的，实际上以前也有RNN+self-attention来解决词相关性长距离依赖问题的网络
如下图所示，我们为了让"The weather is nice today"的"The"去判断它和其他4个词的关系，我们可以让"The"这个向量去分别跟其他每个单词的向量做内积，然后走softmax做归一化之后，得到5个加起来为1的权重，然后再把W1到W5这5个权重分别乘以原始的向量做加权求和，就能得到带有新的带有词关联性的 new "
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