残差连接(Add)和层标准化(Norm)；TOKEN标记器和独热编码（One-Hot Encoding）；多头注意力机制（Multi-Head Attention）

目录

残差连接(Add)和层标准化(Norm)

残差连接（Add）

层标准化（Norm）

TOKEN标记器和独热编码（One-Hot Encoding）

TOKEN标记器

独热编码（One-Hot Encoding）

总结

Transform网络架构

Transformer架构的基本组成

简单举例说明

多头注意力机制（Multi-Head Attention）

实现过程

简单举例说明

Transformer模型中，QKV（Query、Key、Value）

QKV的生成过程

举例说明

QKV的含义

举例说明

判断一个Transformer模型中有多少头（即注意力头数）

1. 查看模型架构描述

2. 分析模型参数

3. 使用模型分析工具

4. 查阅相关文献或资源

示例

多头注意力

多头注意力的设定

多头注意力代表什么

举例说明

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残差连接(Add)和层标准化(Norm)

残差连接（Add）和层标准化（Norm）是深度学习中，特别是在Transformer模型中非常重要的两个组成部分。它们共同作用于模型的各个层中，以提高模型的训练效率和性能。

残差连接（Add）

定义与原理：

• 残差连接（Residual Connection），也称为跳跃连接（Skip Connection），是一种在深度神经网络中使用的连接技术。它允许模型的某一层的输出直接跳过一层或多层，