读懂 Transformers 的工作原理

最新推荐文章于 2025-04-24 12:01:08 发布
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#自然语言处理

博客围绕自然语言处理展开，但具体内容缺失。自然语言处理是信息技术领域重要方向，涵盖词法分析、句法分析等多方面。
transformer的原理
andeyeluguo的博客
02-16 1339
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。
Transformer动画讲解 - 工作原理
qq_41920323的博客
07-01 653
transformer的动画演示讲解
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
weixin_34174132的博客
03-19 248
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： How Transformers Work 作者 |Giuliano Giacaglia 翻译 | 胡瑛皓 校对 | 酱番梨 审核 | 约翰逊·李加薪 整理 | 立鱼王 原文链接： https://towardsdatascien...
Transformer的原理解析、理解
wenjiechen的博客
08-01 6273
引言 自然语言处理中的Transformer模型真正改变了我们处理文本数据的方式。Transformer是最近自然语言处理发展的幕后推手，包括Google的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),来自Transformer的双向编码器表示。 Transformer是为了解决序列传导问题或神经网络机器翻译而设计的，意味着任何需要将输入序列转换为输出序列的任务都可以用，包括语音识别和文本到语音转换等。 序列传导。绿色表示输入，
一文读懂Transformers框架和原理
最新发布
05-17
### Transformers框架的原理 Transformers框架的核心基于Transformer架构，这是一种由Vaswani等人于2017年提出的神经网络模型[^4]。该架构主要分为两个部分：Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。然而，在实际...
一文读懂「BERT，Bidirectional Encoder Representations from Transformers」原理
女王の专属领地
01-06 1201
BERT是一种预训练语言模型（pre-trained language model, PLM），全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。它在问答 (SQuAD v1.1)、自然语言推理 (MNLI) 等各种 NLP 任务中展都超越了目前最先进的结果。BERT 的关键技术创新是将流行的注意力模型 Transformer 的双向训练应用于语言建模。论文的结果表明，双向训练的语言模型比单向语言模型可以更深入地感知语言上下文环境。
一文读懂ChatGPT模型原理.docx
04-20
首先，Bert模型是2018年由谷歌推出的，它的全名是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。Bert模型通过引入双向Transformer架构，改变了以往仅从左到右或右到左单一方向处理文本的方式，使得模型...
一文读懂Vision Transformers
03-09
### Vision Transformers的基本概念与原理 #### 一、基本概念 视觉变压器（Vision Transformers, ViTs）是一种基于自注意力机制的神经网络架构，专为处理图像和视频而设计。不同于传统的卷积神经网络(CNN)，ViT将...
《一文读懂Transformers库：开启自然语言处理新世界的大门》
zheng_ruiguo的专栏
04-24 1385
Transformers 库在自然语言处理领域的重要性不言而喻，它已经成为推动 NLP 技术发展的核心力量之一。通过对 Transformer 模型架构的深入理解，我们认识到其创新的自注意力机制、多头注意力机制以及位置编码等设计，为处理自然语言的复杂性提供了强大的工具。从功能上看，Transformers 库提供了丰富的预训练模型，涵盖了各种 NLP 任务，使得开发者能够快速将先进的模型应用到实际项目中。
一文彻底搞懂 Transformer（图解+代码手撕）
2201_75499313的博客
04-21 6811
Transformer 通过其捕捉上下文和理解语言的能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。通过注意力机制、编码器-解码器架构和多头注意力，它们使得诸如机器翻译和情感分析等任务得以在前所未有的规模上实现。随着我们继续探索诸如 BERT 和 GPT 等模型，很明显，Transformer 处于语言理解和生成的前沿。它们对 NLP 的影响深远，而与 Transformer 一起的发现之旅将揭示出该领域更多令人瞩目的进展。研究论文。
一文理解 Transformer 的工作原理
人工智能
07-05 3587
作者 | Prateek Joshi 译者 | Sambodhi 编辑 | Vincent AI 前线导读：目前，自然语言处理中，有三种特征处理器：卷积神经网络、递归神经网络和后起之秀 Transformer。Transformer 风头已经盖过两个前辈，它抛弃了传统的卷积神经网络和递归神经网络，整个网络结构完全是由注意力机制组成。准确地讲，Transformer 仅由自注意力和前馈神经网络...
Transformer原理理解
qiumokucao的博客
07-10 1155
本文介绍Transformer的基本原理，主要记录一下自己的学习过程。论文：https://arxiv.org/abs/1706.03762主要参考了链接1中的内容，链接3是其翻译版本。Transformer架构完全依赖于Attention机制，解决了输入输出的长期依赖问题，并且拥有并行计算的能力。整体结构如下图所示：结构分四个部分：输入、encoder、decoder、输出。
深入理解Transformer技术原理
chengxuyuanyy的博客
08-22 1823
在深入了解Transformer的架构原理之前，我们首先要了解下，什么是注意力机制。人类的大脑对于信息的获取也存在注意力机制，下面我举几个简单的例子：从上面的图片中，我们可能更容易关注，颜色更深的字、字号更大的字，另外像“震惊”这种吸引人眼球的文案也非常容易吸引人的关注。我们知道在海量的互联网信息中，往往那些起着“标题党”的文章更能吸引人的注意，从而达到吸引流量的目的，这是一种简单粗暴的方式。
transformer理解
qq_22613769的博客
08-31 7746
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN和LSTM 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。 1.Transformer 结构 首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构。 ...
【大模型理论篇】Transformer原理及关键模块深入浅出
源泉的小广场
08-08 5144
大模型、llm、transformer、原理解析、encoder、decoder、自注意力机制、self-attention、多头注意力机制、位置编码、positional encoding、残差连接、residual、layer normalization
透彻理解大模型框架：Transformer模型原理详解与机器翻译
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zql1009的博客
05-15 1万+
已知神经网络权重：W_q, W_k, W_v。
一文搞懂Transformers—01（Transformers机制）
抬起头往前走
10-06 839
Transformer是一种神经网络架构，通过介绍其机制（01）和变体（02），对Transformer有个大致的了解
一文带你全面理解Transformer的工作原理【图解】
逐梦苍穹的博客
08-26 2598
通过图解的方式，带你全面理解Transformer的工作原理
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