Transformer模型简介

最新推荐文章于 2025-12-22 18:37:45 发布
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#transformer #nlp #深度学习

这篇文章旨在让读者在不涉及复杂数学公式和神经网络基础知识的情况下，能够理解模型的概念和工作原理。它以通俗易懂的方式解释了模型的核心要素和应用。

本篇文章试图从最浅显的角度来让大家了解模型，不涉及到任何数学公式和神经网络的基础知识。
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AI学习指南自然语言处理篇-Transformer模型简介
俞兆鹏的博客
10-25 1597
在这篇博客中，我们深入探讨了Transformer模型的背景、结构及其在自然语言处理中的应用。Transformer的核心思想是自注意力机制，允许模型在序列中的任意位置直接进行交互，从而克服了传统RNN的局限性。本篇博客将深入探讨Transformer模型的背景、结构及其在自然语言处理中的应用，特别是它相对于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的优势。”的情况下，Transformer能够生成的文本可能是“今天的天气晴朗，气温在25°C左右，非常适合户外活动。最后，我们创建并编译了模型。
Transformer模型详解（原理版+图解版+实战版）
Xiao_Ya__的博客
05-29 2万+
Transformer模型详解（原理版+图解版+实战版）
Transformer 模型详解
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步入人工智能
05-29 34万+
本内容主要介绍 Transformer 模型的具体实现。
Transformer 模型介绍
SO_zxn的博客
03-23 2240
Transformer 模型介绍
Transformer模型详解
人无远虑，必有近忧
01-19 3万+
transformer结构是google在2017年的Attention Is All You Need论文中提出，在NLP的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。 由于其出色性能以及对下游任务的友好性或者说下游任务仅仅微调即可得到不错效果，在计算机视觉领域不断有人尝试将transformer引入，近期也出现了一些效果不错的尝试，典型的如目标检测领域的detr和可变形detr，分
Transformer 模型图文详解
AI全栈 和 IT 编程相关分享
08-02 8794
Transformer 架构是 google 在 2017 年的 《Attention Is All You Need》 论文中提出，在 NLP 的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前 NLP 发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN，整个网络结构完全是由Attention 机制组成。
一文弄懂 Transformer模型（详解）
weixin_74923758的博客
07-14 4027
Transformer自注意力机制是一种在自然语言处理（NLP）领域中广泛使用的机制，特别是在Transformer模型中，这种机制允许模型在处理序列数据时，能够捕捉到序列内部不同位置之间的相互关系。1、查询（Query）、键（Key）、值（Value）：自注意力机制将输入序列中的每个元素视为一个查询，同时将序列中的所有元素视为键和值，每个元素都会生成对应的查询、键和值表示。2、注意力分散：对于序列中的每个元素。模型会计算它与序列中其他所有元素的注意力分散。
Transformer模型解析（附案例应用代码）
LIUMAO99的博客
08-14 7366
自注意力机制是Transformer模型的核心，它允许模型在编码每个单词时同时关注序列中的其他单词，从而捕捉到单词之间的依赖关系。位置编码的生成使用了正弦和余弦函数的不同频率，以确保编码在不同维度上具有不同的模式，从而使模型能够区分不同位置的单词。这样，每个头可以学习到序列的不同方面，最终的输出是所有头输出的连接和线性变换的结果。通过结合残差连接和层归一化，Transformer模型能够有效地训练深层网络，同时保持稳定的梯度流动和良好的特征分布，这对于理解和生成复杂的序列数据至关重要。
Transformer模型简介：一种革命性的深度学习模型
m0_74693860的博客
03-29 1915
与传统的序列模型相比，如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)，Transformer模型采用一种全新的方式来处理序列数据，即通过注意力机制来学习序列中的关系。在传统的序列模型中，输入序列的每个元素都依次被处理，并将前一个元素的状态作为后一个元素的输入。当序列长度变得非常长时，模型的训练和推理会变得非常慢。总之，Transformer模型是一种革命性的深度学习模型，通过自注意力机制和其他一系列创新的技术，它已经成为自然语言处理领域的一项重要技术，为各种文本处理任务带来了新的思路和方法。
LLM基础之Transformer模型简介.pdf
06-19
Transformer模型是深度学习领域中的一种重要架构，尤其在自然语言处理（NLP）任务中扮演着核心角色。这个模型由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，它彻底改变了序列建模的方式，为后来的大...
精选资源
基于Transformer模型的时间序列预测python源码（高分项目）.zip
04-10
基于Transformer模型的时间序列预测python源码（高分项目）.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心...
深度学习常用工具和库介绍
2301_81354580的博客
12-21 588
即使对于有一定基础的人来说，如果之前没有接触过python，学习深度学习的时候，对一些工具和依赖库依然会感到陌生，我自己就是学Java的，最近在学习深度学习，对 python接触不多，因此对其中一些工具并不熟悉，所以整理了一些常用的介绍一下，当然后续可能还会增加。
【深度学习】Mask R-CNN在温室番茄成熟度检测中的应用——基于ResNet18与FPN的多级特征融合分类系统
Lun3866buzha的博客
12-18 688
本文提出了一种基于改进Mask R-CNN的温室番茄成熟度检测系统，通过结合ResNet18骨干网络和FPN多级特征融合技术，实现了对不同成熟度番茄的高精度识别。系统采用5000张标注图像进行训练，通过数据增强提高模型鲁棒性，最终在测试集上达到92.3%的准确率和89.7%的mAP。实际部署采用边缘计算设备，处理速度达20FPS，显著提升了番茄采摘效率。实验表明，该系统在复杂光照条件下表现稳定，为智能农业提供了有效的技术解决方案。
Day 45 简单CNN@浙大疏锦行
最新发布
qq_35619695的博客
12-22 543
探究修改卷积神经网络（CNN）的深度与宽度，以及改变学习率调度器对模型训练效果的影响。
Pytorch经典卷积神经网络-----激活函数篇
2301_77958892的博客
12-18 769
在神经元的数学表达式 (y = h(wx+b)) 中，h、w、b 分别代表激活函数、权重参数、偏置参数，三者是构成单个神经元的核心要素，共同实现对输入信号的加权变换与非线性映射其中h则为激活函数一个非线性函数，用于对线性变换结果 (wx+b) 进行映射，让神经元具备非线性表达能力。核心作用：如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，最终输出都是输入的线性组合（多层线性变换等价于单层线性变换），无法拟合复杂的非线性任务（如图像分类、语音识别）。
入门篇--人工智能发展史-4-点燃深度学习革命的那把火，AlexNet
weisian的博客
12-20 835
摘要： AlexNet（2012）是深度学习革命的里程碑模型，以15.3%的错误率横扫ImageNet竞赛，比传统方法提升10个百分点。其成功源于三大突破：1）ReLU激活函数解决深层网络梯度消失问题；2）GPU并行训练将训练时间从数周缩短至5-6天；3）Dropout正则化防止过拟合。该模型奠定了现代CNN的“卷积+池化+全连接”范式，推动GPU成为AI基础设施，并验证了“数据+算力+算法”的铁三角逻辑。AlexNet直接引爆了全球深度学习热潮，其设计思想至今仍是计算机视觉的基石。
基于深度学习的肾结石检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
ningfoshao8678的博客
12-16 968
本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统在17000张肾脏影像数据集上训练，mAP@0.5达90%，F1值0.86，能有效识别肾结石位置并显示置信度。
多模态模型CLIP详解
A1233242的博客
12-17 961
CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）是 OpenAI 提出的一种多模态模型，通过对大量“图像–文本”对进行对比学习训练，使模型能够将图像和自然语言映射到同一个语义空间中。它不需要为每个视觉任务单独标注数据，而是通过理解文本描述来完成图像分类、检索和零样本学习等任务，从而具备很强的泛化能力和跨模态理解能力
Transformer模型：全Attention机制的革新
"transformer模型详解" Transformer模型是深度学习领域自然语言处理（NLP）中的一项重大创新，它由Google的研究团队在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出。Transformer模型摒弃了传统的Encoder-...
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