文件名称:
Self-Attention与Transformer
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：1.由来
在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的Encoder-Decoder模型。从X翻译到Y。
但是这种方式是基于RNN模型，存在两个问题。
一是RNN存在梯度消失的问题。（LSTM/GRU只是缓解这个问题）
二是RNN 有时间上的方向性，不能用于并行操作。Transformer 摆脱了RNN这种问题。
2.Transformer 的整体框架
输入的x1,x2x_{1},x_{2}x1,x2，共同经过Self-attention机制后，在Self-attention中实现了信息的交互，分别得到了z1,z2z_{1},z_{2}z1,z2，将z1,z2
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