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即将取代RNN结构的Transformer
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下载次数: 0
上传时间: 2021-02-24
详细说明：本文来自于segmentfault，文章介绍了Transformer的整体结构、attention计算过程等相关内容。上图是经典的双向RNN模型，我们知道该模型是通过递归的方式运行，虽然适合对序列数据建模，但是缺点也很明显“它无法并行执行”也就无法利用GPU强大的并行能力（这里插句题外话，正因为GPU强大的并行能力，所以batch_size等于1和等于200运算时间基本差不多），再加上各种门控机制，运行速度很慢。一般而言，编码器输出编码向量C作为解码器输入，但是由于编码向量C中所有的编码器输入值贡献相同，导致序列数据越长信息丢失越多。CNN网络相比RNN网络，它虽然可以并行执行，但是无法一次捕
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