transformer decoder

Transformer中Decoder的Embedding layers架构设计、运行流程和数学原理...

上面简单介绍了 Encoder 和 Decoder 模块，下面简单介绍一下Transformer的Position Embedding。引入Position Embedding主要是为了弥补Transformer模型对位置信息的不足，将Position Embedding与token Embedding相加后，即可保留各个token的...

深度学习的两大预训练模型都有哪些?

Transformer 解释下这个结构图。首先，Transformer模型也是使用经典的encoder-decoder架构，由encoder和decoder两部分组成。用Nx框出来的，就是我们encoder的一层。encoder一共有6层这样的结构。用Nx框出来的，就是我们decoder的一

Transformer详解,输入部分(词嵌入、位置编码)

1. 模型结构：Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义理解任务，如文本分类、文本相似度计算等。Trans...

Transformer 模型相关疑问以及解答

在Transformer编码器中没有针对词汇位置信息的处理，故需要在embedding层后加入位置编码器，将 词汇位置不同可能会产生不同语义的信息 加入到嵌入张量中（embedding），用来弥补位置信息的缺失。

Transformer最全解析(attention is all you need)

个人理解是 Transformer 的多头机制是为了让不同的头关注句子的不同地方，从而能够学习到不同的模式。但有论文表明，Transformer 的多头结构里，存在大量模式相同的头，仅有少数的几个头跟其它的头的模式不同，故而不同的头...

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