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Transformer-教程
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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
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【原理】加性注意力(Additive Attention)
作者 : 老饼
发表日期 : 2023-07-28 19:42:28
更新日期 : 2025-04-20 14:27:31
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