transformer八股文知识点整理_transformer 八股

- 请你介绍一下Transformer模型；

Transformer 结构是一种完全采用注意力或自注意力机制的深度学习模型，可以并行训练 avoid recursion in order to allow parallel computation (to reduce training time)

由 encoder 和 decoder 组成，分别各自有6个相同的层堆叠而成；

- encoder 每个layer 有 2个 sub-layer 组成，分别是

- 多头注意力 multi-head self-attention

- 前馈神经网络并且加了 residual connection 和 layer norm。

- decoder 的每一层是

- 首先用masked multi-head self-attention，

- 再加上和 encoder 做了cross-attention

- 再用前馈神经网络并且加了 residual connection 和 layer norm

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- Transformer 相对于传统的 RNN 网络有什么好处；