transformer bert seq2seq 深度学习编码和解码的逻辑-重点

weixin_ry5219775

于 2020-01-14 16:33:45 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://www.jianshu.com/p/5bd1ff4f71b0

本文深入探讨了深度学习中的Attention机制，从Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型逐步过渡到Attention模型，详细解析了Attention机制在对话系统、自然语言处理等领域的应用。通过理论结合实例，全面介绍了Attentionisallyouneed、Self-Attention与Transformer等关键概念。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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参考文献：

详解从 Seq2Seq模型、RNN结构、Encoder-Decoder模型到 Attention模型
【NLP】Attention Model（注意力模型）学习总结(https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9429924.html)
深度学习对话系统理论篇–seq2seq+Attention机制模型详解
论文笔记：Attention is all you need
Attention机制详解（二）——Self-Attention与Transformer
Attention 机制学习小结

20210118
seq2seq
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44388679/article/details/102575223

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