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最新推荐文章于 2025-12-22 17:04:30 发布
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本文由Prateek Joshi原创，刘志勇翻译，深入解析Transformer模型的核心机制，帮助读者全面理解这一深度学习领域的里程碑技术。
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Transformer注解及PyTorch实现 原文：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 　　作者：Alexander Rush　　转载自机器之心：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=s...
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在训练阶段，解码器可以通过自注意力机制和编码器-解码器注意力机制来对输入序列进行有效的信息提取和生成。为此，Transformer引入了位置编码，它是一个与输入向量维度相同的矩阵，用于表示序列中每个元素的位置信息。它在处理长序列数据时表现出色，并且相比于传统的循环神经网络（RNN）模型，能够并行计算，从而提高了训练和推理的效率。通过自注意力机制、多头注意力机制和编码器-解码器结构，Transformer能够有效地捕捉序列中的长距离依赖关系，并在许多自然语言处理任务中取得了出色的性能。
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作者：陈之炎 本文约3500字，建议阅读7分钟 Transformer 是第一个完全依赖于自注意力机制来计算其输入和输出的表示的转换模型。主流的序列到序列模型是基于编码器-解码器的循环或卷积神经网络，注意力机制的提出，优化了编解码器的性能，从而使得网络性能达到最优。利用注意力机制构建出新的网络架构Transformer, 完胜了循环或卷积神经网络。Transformer...
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