/dp
首页
机器学习
评分卡
神经网络
深度学习
知识仓库
VIP开通
饼饼饼
关闭
用户登录
忘记密码？
注册
登录
首页
/
深度学习
/
Transformer-教程
Transformer-教程
Encoder-Decoder模型
1.1.RNN-编码解码模型
【介绍】RNN-编解码模型
【模型】RNN-编解码模型-基本模型
【模型】RNN-编解码模型-带上下文
【模型】RNN-编解码模型-带Attention上下文
1.2.附件-原文模型
【模型】GRU论文中的Encoder-Decoder模型-原文模型
【模型】带Attention的Encoder-Decoder模型-原文模型
Transfomer模型
2.1.Attention注意力机制
【原理】什么是注意力机制Attention
【原理】加性注意力(Additive Attention)
【原理】点积注意力(Dot-product Attention)
【原理】自注意力(Self-Attention)
【原理】多头注意力(MutiHead-Attention)
2.2.Tranformer模型详解
【原理】Transformer讲解
【细节】TransFomer-Attention子层
【模块】Transformer-FF前馈层
【附件】Transformer中的位置编码
2.3.层归一化
【模型】一篇入门之-LN层归一化是什么
更多内容>
【介绍】RNN-编解码模型
作者 : 老饼
发表日期 : 2023-05-08 11:42:02
更新日期 : 2025-05-17 13:29:49
会员文章，
请先
登录
哦
评论
添加评论
发表
评论