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万字长文深度解读Transformer：《Attention is All You Need》——揭秘自注意力机制的革命性突破。 《Attention is All You Need》 五大重点内容： Abstract（摘要）： 提出全新的 Transformer模型 架构，该模型完全基于 注意力机制 ，摒弃了循环和卷积操作。 Introduction（引言）： Transformer创始八子：聚是一团火，散是满天星。 Background（背景）： 强调了Transformer在模型设计上的创新性和自注意力机制的重要性。 Model Architecture（模型架构）： 编码器与 解码器 堆叠、 注意力机制 、位置相关的 前馈神经网络 、嵌入与Softmax、位置编码。 Why Self-Attention（为什么使用自注意力机制）： 高效处理长序列、易于学习长期依赖关系以及提高模型的可解释性。 Abstract（摘要） Abstract 摘要 目前主流的序列转换模型都基于复杂的 循环神经网络 （ RNN ） 或 卷积神经网络 （ CNN ） ，包
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