本文提供了一个多头注意力前向传播的代码示例，解释了如何在深度学习中实现这一机制。多头注意力在自然语言处理和计算机视觉任务中广泛应用，通过并行计算多个注意力头，捕捉序列数据的不同关注点，提升模型性能。
多头注意力机制是一种用于处理序列数据的强大工具。在深度学习中，它被广泛应用于自然语言处理和计算机视觉任务中。下面是一个用于实现多头注意力前向传播的代码示例。
import torch
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim,多头注意力前向传播的代码示例
多头注意力机制是一种用于处理序列数据的强大工具。在深度学习中，它被广泛应用于自然语言处理和计算机视觉任务中。下面是一个用于实现多头注意力前向传播的代码示例。
import torch
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim,
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
