transformer是什么意思

为何说Transformer是目前人工智能领域工程落地实践Bayesian理论的典型...
在训练的过程中会使用MAP最大后验概率集成众多的模型参数的概率分布来拟合各种不确定的情况，提供处理数据不确定性的信息表达框架。Transformer是一个符合Bayesian深度学习网络的AI架构，尤其是其经典的multi-head self-attention机制，该机制其实采用模型集成的思想来从工程角度落地贝叶斯深度学习网络；基于Prior...

Transformer常见问题汇总
答： 因为self-attention是位置无关的，无论句子的顺序是什么样的，通过self-attention计算的token的hidden embedding都是一样的，这显然不符合人类的思维。因此要有一个办法能够在模型中表达出一个token的位置信息，transformer使用了固定的positional encoding来表示token在句子中的绝对位置信息。答： 相对...

为什么说Transformer的注意力机制是相对廉价的?注意力机制相对更对于RN...
QA形式对自然语言处理中注意力机制(Attention)进行总结,并对Transformer进行深入解析。 二、Transformer(Attention Is All You Need)详解1、Transformer的整体架构是怎样的?由哪些部分组成?2、Transformer Encoder 与 Transformer Decoder 有哪些不同?3、Encoder-Decoder attention 与self-attention mechanism有哪些不同?4、...

transformer是什么
transformer是变压器 电力变压器是一种静止的电气设备，是用来将某一数值的交流电压（电流）变成频率相同的另一种或几种数值不同的电压（电流）的设备。具有两个或多个绕组的静止设备，为了传输电能，在同一频率下，通过电磁感应将一个系统的交流电压和电流转换为另一系统的电压和电流，通常这些电流和电压的...

Transformer最全解析(attention is all you need)
Transformer出自google，被广泛应用于NLP的各项任务中，在transformer基础上改进优化的BERT模型在2019年11项NLP任务中表现SOTA。 论文原文： https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1706.03762.pdf 《attention is all you need》在处理变长的序列问题时，一般的做法是利用卷积神经网络或循环神经网络。无论卷积还是循环...

Transformer原理及其应用
transformer 最早使用于NLP模型中，使用了 Self-Attention 机制。相较于RNN结构可以进行并行化训练，能够 拥有全局信息 。scale dot-product attention self-attention 过程图 query q 对 key k做attention：softmax归一化：权重乘value v 输出转化值：合并之前的三个图中操作：Transformer架构 Feed-Forward...

图解什么是 Transformer
Transformer 在机器翻译任务上的表现超过了 RNN,CNN,只用 encoder-decoder 和 attention 机制就能达到很好的效果,最大的优点是可以高效地并行化。Transformer 是一种基于 encoder-decoder 结构的模型,在Encoder 中,在Decoder 中,下面我们具体看一下其中这几个概念,这里主要参考 Jay Alammar,他在 The Illustrated Transfo...

Transformer解读(附pytorch代码)
Transformer早在2017年就出现了，直到BERT问世，Transformer开始在NLP大放光彩，目前比较好的推进就是Transformer-XL（后期附上）。这里主要针对论文和程序进行解读，如有不详实之处，欢迎指出交流，如需了解更多细节之处，推荐知乎上 川陀学者 写的。本文程序的git地址在 这里 。程序如果有不详实之处，欢迎...

"汽车人,变形,出发!"英语怎么说?
The Autobots, （transform）, roll out !其实，真人版电影里是没有“变形”这个词的，就是“汽车人，出发！”老生可是找了很久，要确保单词拼写没有错误，还有看电影片段，最终确定的答案。

大模型都是基于Transformer堆叠,采用Encoder或者Decoder堆叠,有什么...
1. Transformer架构已经成为深度学习领域的热点，特别是在大型语言模型（LLM）的设计中。2. LLM领域目前主要关注三种模型设计：encoder-only、encoder-decoder和decoder-only。BERT引领了encoder-only的风潮，但随着GPT3的推出，decoder-only和encoder-decoder的设计开始受到更多关注。3. GPT3的成功在于其强大的...