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Transformer-教程

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本教程深入浅出讲解Transfomer模型的原理以及Transfomer的详细模型结构
包括RNNSeq2Seq、Attention注意力是什么，以及它们是如何一步一步演变为Transfomer模型的

Encoder-Decoder模型

RNN-编码解码模型

【介绍】RNN-编解码模型老饼 2025-05-17

【模型】RNN-编解码模型-基本模型老饼 2025-05-29

【模型】RNN-编解码模型-带上下文老饼 2025-05-29

【模型】RNN-编解码模型-带Attention上下文老饼 2025-05-17

附件-原文模型

【模型】GRU论文中的Encoder-Decoder模型-原文模型老饼 2025-05-17

【模型】带Attention的Encoder-Decoder模型-原文模型老饼 2024-10-31

Transfomer模型

Attention注意力机制

【原理】什么是注意力机制Attention 老饼 2025-06-10

【原理】加性注意力(Additive Attention) 老饼 2025-04-20

【原理】点积注意力(Dot-product Attention) 2025-04-20

【原理】自注意力(Self-Attention) 老饼 2025-04-20

【原理】多头注意力(MutiHead-Attention) 老饼 2025-04-20

Tranformer模型详解

【原理】Transformer讲解老饼 2024-10-31

【细节】TransFomer-Attention子层老饼 2024-10-31

【模块】Transformer-FF前馈层老饼 2024-10-31

【附件】Transformer中的位置编码老饼 2024-10-31

层归一化

【模型】一篇入门之-LN层归一化是什么老饼 2025-05-29

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