第1章: 贝叶斯理论下的Transformer

最新推荐文章于 2025-04-22 20:37:00 发布

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本文深入探讨Transformer架构，结合Bayesian Theory，解析其如何融合多种Attention机制，阐述Transformer如何开启非序列化模型时代。同时，详述Transformer的Input-Encoder-Decoder结构、训练与推理过程、数据生命周期、关键组件如ScaledDot-Product Attention、Multi-head Attention的工作原理，以及在预训练领域的核心地位。此外，还涉及模型优化算法、学习率策略、Dropout和Label Smoothing的工程实践。

1，基于Bayesian Theory，融Hard Attention、Soft Attention、Self-Attention、Multi-head Attention于一身的Transformer架构
2，为什么说抛弃了传统模型（例如RNN、 LSTM、CNN等）的Transformer拉开了非序列化模型时代的序幕？
   3，为什么说Transformer是预训练领域底层通用引擎？
   4，Transformer的Input-Encoder-Decoder-Output模型组建逐一剖析
   5，Transformer中Encoder-Decoder模型进行Training时候处理Data的全生命周期七大步骤揭秘
   6，Transformer中Encoder-Decoder模型进行Inference时候处理Data的全生命周期六大步骤详解
   7，Teacher Forcing数学原理及在Transformer中的应用
8，穷根溯源：为何Scaled Dot-Product Attention是有效的？
   9，透视Scaled Dot-Product Attention数据流全生命周期
   10，穷根溯源：Queries、Keys、Values背后的Trainable矩阵揭秘
   11，当Transformer架构遇到Bayesian理论：Multi-head attention
   12，End-to-end Multi-head attention的三种不同实现方式分析
   13，透视Multi-head attention全生命周期数据流
   14，Transformer的Feed-Forward Networks的两种实现方式：Linear Transformations和Convolutions
   15，Embeddings和Softmax参数共享剖析
   16，Positional Encoding及Positional Embedding解析
   17，Sequence Masking和Padding Masking解析
   18，Normal distribution、Layer Normalization和Batch Normalization解析
   19，Transformer的Optimization Algorithms数学原理、运行流程和最佳实践
   20，Learning rate剖析及最佳实践
   21，从Bayesian视角剖析Transformer中的Dropout及最佳实践
   22，Label Smoothing数学原理和工程实践解析
   23，Transformer背后的驱动力探讨