Transformer架构的原理是什么

作者：神奇cpp | 2024-08-15 03:07:16

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transformer架构

Transformer是一种用于序列到序列学习的神经网络架构，它可以并行处理输入序列的所有位置，从而大大加快了训练和推理的速度。它的原理主要涉及到注意力机制和多头注意力(Multi-Head Attention)。

在Transformer中，注意力机制允许模型在序列中的不同位置之间进行转移，从而允许模型在序列中查找相关信息。注意力机制由一个注意力层和一个自注意力层组成，注意力层计算权重并将这些权重应用于输入序列中的每个位置，从而实现注意力机制。

多头注意力是Transformer中的一种重要技术，它允许模型在不同的空间中并行注意力，从而更好地学习序列中的长期依赖关系。这意味着模型可以使用

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