Attention is all your need 文章目录 Attention is all your need 整体架构： 构成： encoder decoder 参考链接： 整体架构： encoder->decoder 从序列到序列：通过encoder获得序列映射到高维空间，并通过decoder输出序列 传统模型看这里：这里交代了序列模型的可视化动画 Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention) – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time. (jalammar.github.io) 新模型：Transformer 构成：<
Transformer模型是序列到序列模型的一种新架构，它放弃了传统的RNN和CNN，完全依赖于注意力机制。模型由encoder和decoder组成，encoder通过多头注意力机制处理输入序列，decoder则在编码器的输出上进行解码。位置编码用于保留序列信息，而多头注意力机制允许模型同时关注多个位置的信息。在解码器中，自注意力层应用掩码以防止未来位置的泄露，确保序列生成的正确性。
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