LSTM已死，Transformer当立（LSTM is dead. Long Live Transformers! ）：上
回想一下在Seq2seq模型中，如何使用Attention。这里简要回顾一下【1】介绍的方法2（并以此为基础展开对Transformer的讨论）。
下图中包含一个encoder（左）和一个decoder（右）。对于decoder来说，给定一个输入，得到输出
，如何进一步得到context vector
呢？
我们需要根据和
的相关性来计算权重
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