深度学习核心技术精讲100篇(十一)-Google利器超强特征提取网络(Transformer)

本文深入讲解谷歌提出的Transformer网络,重点介绍self-attention机制和模型应用,通过实例展示如何进行文本分类,包括数据预处理、模型构建与训练。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

谷歌于2017年提出 Transformer网络架构,此网络一经推出就引爆学术界。目前,在NLP领域,Transformer模型被认为是比CNN,RNN都要更强的特征提取器。

Transformer算法简介

Transformer引入了self-attention机制,同时还借鉴了CNN领域中残差机制(Residuals),由于以上原因导致transformer有如下优势:

  • 模型表达能力较强,由于self-attention机制考虑到了句子之中词与词之间的关联,
  • 抛弃了RNN的循环结构,同时借用了CNN中的残差结构加快了模型的训练速度。

接下来我们来看看transformer的一些细节:

  • 首先Scaled Dot-Product Attention步骤是transformer的精髓所在,作者引入Q,W,V参数通过点乘相识度去计算句子中词与词之间的关联重要程度。其大致过程如图所示,博主将会在实战部分具体介绍此过程如何实现。

     

    Scaled Dot-Product Attention

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

文宇肃然

精神和物质鼓励你选一个吧

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值