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最新推荐文章于 2025-01-23 14:53:57 发布
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李宏毅课程

  1. 解决问题：用于seq2seq结构，适合处理输出数据长度不确定的问题。
  2. 基本结构
    与seq2seq相同，包括encode和decode两大模块。
    在这里插入图片描述
    encoder：
    输入向量加上位置信息，第一步处理：自注意力机制+add和norm操作，第二步处理：feed forward+add和norm操作。
    add：将输出向量加上输入向量作为输出。
    norm：对向量同一特征同一例子的不同维度计算出平均值mean和标准差，得到结果（xi－m）/标准差。
    在这里插入图片描述
    decoder:
    主要有两类AT和NAT:
    对于AT:decoder的第一步采用自注意力机制，但是每次只能根据前面已经有输出的单元计算注意力得分，第一个标签为begin，最后一个单元对应的输出为end。
    NAT直接一次计算出所有的输出，输入都为begin标签，直接计算，可以规定最大的输出长度作为输出，直至遇见end。

encoder和decoder的连接:
通过cross－attention进行连接，这个层根据encoder计算k和v。

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额外学习资源:

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