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【AI】神经网络|机器学习——图解Transformer(完整版)

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Transformer是一种基于注意力机制的序列模型,最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer仅使用自注意力机制(self-attention)来处理输入序列和输出序列,因此可以并行计算,极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。
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  1. 自注意力机制

自注意力机制是Transformer的核心部分,它允许模型在处理序列时,将输入序列中的每个元素与其他元素进行比较,以便在不同上下文中正确地处理每个元素。
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自注意力机制中有三个重要的输入矩阵:查询矩阵Q(query)、键矩阵K(key)和值矩阵V(value

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