”深度学习 transformer“ 的搜索结果

     1. 多头注意力机制 首先补充一下注意力和自注意力区别:自注意力有3个矩阵KQV;而注意力只有KV,可以理解为最终结果被用来当做Q了。 ...Transformer中抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全由

     Transformer是一个Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)的模型,这意味着它能够处理从输入序列到输出序列的问题。在Seq2Seq模型中,输入是一段序列,输出也是一段序列,输出序列的长度通常由模型自身决定。这种模型在...

     2018年10月,Google发出...而在BERT中发挥重要作用的结构就是Transformer, 之后又相继出现XLNET,roBERT等模型击败了BERT,但是他们的核心没有变,仍然是:Transformer.相比之前占领市场的LSTM和GRU模型,Transformer有

     UniFormer:深度学习中的统一Transformer模型框架 项目地址:https://gitcode.com/Sense-X/UniFormer 本文将向您推荐一个创新的深度学习项目——UniFormer。这是一个由SenseTime团队开发的开源项目,旨在提供一种高效...

     Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解决sequence to sequence问题的transformer模型,用全attention的结构代替了lstm,抛弃了之前传统的encoder-decoder模型必须结合cnn...

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