重新思考AI核心架构Transformer的应用

文章预览

大家好，今天从头讲一个人工智能非常核心的架构——Transformer！ Transformer模型由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 两部分组成。 其中，编码器和解码器各由 N 个相同的层叠加而成的。 编码器有两个子层。分别是 多头自注意力（multi-head self-attention） 和 基于位置的前馈网络（positionwise feed-forward network） 。 解码器有三个子层。除了多头自注意力和前馈网络外，解码器还在这两个子层之间插入了第三个子层，称为 编码器－解码器注意力（encoder-decoder attention） 层。 这里也分享我整理的 226篇Transformer顶会论文合集 ，包括训练transformer、卷积transformer、VIT等多个细分领域。 扫码即可无偿领取！ Transformer架构中的核心概念包括： 自注意力机制（Self-Attention）： Transformer模型的核心组成部分，允许模型在处理一个单词时同时考虑句子中的其他单词，从 ………………………………