Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它在机器翻译、文本生成、文本分类等任务中取得了很好的效果。本文将对Transformer进行总结，并提供一些代码示例和代码注释。Transformer模型的核心思想是自注意力机制（self-attention），它能够在不同位置之间建立关联，从而更好地捕捉句子中的上下文信息。Transformer由编码器和解码器两部分组成，下面我们将分别介绍它们的实现。首先，我们来看编码器部分的代码示例： import torch import torch.nn as nn class Encoder(nn.Module): def __init__(self input_dim hidden_di
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2023-11-20 |
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shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2023-09-27 |
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shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2023-09-14 |
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shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2023-09-10 |
深度解析 Transformer 和注意力机制引言：在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型和注意力机制是两个非常重要的概念。Transformer 模型是一种基于注意力机制的神经网络模型，它在机器翻译任务中取得了巨大的成功，并且在其他 NLP 任务中也得到了广泛应用。本文将深入解析 Transformer 模型和注意力机制的原理，并提供完整的代码实现。一、注意力机制的原理注意力机制是一种模拟人类注意力机制的方法，它可以使模型在处理序列数据时更加关注重要的部分。在 NLP 中，注意力机制可以帮助模型更好地理解输入序列中的关键信息。1.1 自注意力机制自注意力机制是一种特殊的注意力机制，它可以帮助模型在处理序列数据时更好地理解序列中的不同位置之间的关系。自注意力机制的
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2023-08-10 |
标题：RWKV论文燃爆！将RNN崛起进行到底！可扩百亿级参数，与Transformer表现相当！摘要：近年来，深度学习领域的研究者们一直在探索如何提升循环神经网络（RNN）的性能。本文提出了一种名为RWKV（Recurrent Weighted Key-Value）的新型RNN架构，通过引入键-值存储机制和参数扩展技术，成功将RNN的性能提升到了一个新的高度。实验结果表明，RWKV在处理自然语言处理（NLP）任务时，与当前最先进的Transformer模型表现相当，同时具备更高的可扩展性。1. 引言RNN作为一种经典的序列模型，一直以来都在自然语言处理等领域发挥着重要作用。然而，由于其难以处理长期依赖关系和参数规模限制等问题，RNN在某些任务上的性能表现不尽如人意。为了解决这些问题，我们提出了RWKV架构。
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2023-08-10 |
Transformer网络是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它在机器翻译、文本生成和语言理解等任务中取得了很好的效果。本文将介绍Transformer网络的原理，并提供一些代码示例和注释，帮助读者理解和实践这一模型。## 1. Transformer网络原理Transformer网络由Attention机制和多层自注意力机制组成。它的核心思想是通过自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而更好地理解和处理序列数据。### 1.1 自注意力机制自注意力机制是Transformer网络的关键组成部分。它通过计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性得分，来为每个位置分配一个权重。这样，每个位置就可以根据其他位置的信息来更新自身的表示。具体来说，自注意力机制
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2023-07-24 |
Transformer、BERT和GPT是自然语言处理（NLP）领域中非常重要的模型。它们都基于Transformer架构，但在任务和应用上有所不同。本文将详细介绍Transformer的原理，并对BERT和GPT进行比较，同时提供一些代码示例和注释。## Transformer原理Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的序列到序列模型，用于处理序列数据，如文本。它由编码器和解码器组成，每个部分都由多个层堆叠而成。### 自注意力机制自注意力机制是Transformer的核心组件之一。它允许模型在处理序列时，能够根据序列中的其他位置来动态地分配注意力权重。具体来说，给定一个输入序列，自注意力机制通过计算每个位置与其他位置的相似度得到注意力权重，然后将这些权重
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2023-07-23 |
综述 | 基于 Transformer 网络的多模态学习引言：多模态学习是指通过融合多种不同类型的数据（如图像、文本、音频等）来进行任务的学习和推理。在过去的几年中，Transformer 网络已经在自然语言处理领域取得了巨大的成功，因此，将 Transformer 网络应用于多模态学习也成为了一个热门的研究方向。本文将综述基于 Transformer 网络的多模态学习的相关工作，并提供一些代码示例和代码注释。1. Transformer 网络简介Transformer 网络是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初被提出用于机器翻译任务。它的核心思想是通过自注意力机制来建立输入序列中各个元素之间的关联性，从而实现对序列的建模。Transformer 网络由多个编码器和解码器层组成，每个层都包含了多头自注意力机制和前馈
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2023-07-15 |
Transformer是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中取得了很好的效果。本文将从代码层面理解Transformer模型，包括模型结构、编码器和解码器的实现等。1. 模型结构Transformer模型由编码器和解码器两部分组成，其中编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成。每个层包含两个子层，分别是多头自注意力机制和全连接前馈网络。下面是Transformer模型的结构图：
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