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transformer必考知识点

transformer必考知识点_第1张图片
⭐关于论文的详解：请移步至：《Attention Is All You Need》论文笔记 - 【transformer模型】
⭐源码详解：Transformer理论源码细节详解
废话不多说，直接上问题：

1、简单介绍一下transformer？

答：trm提出于NIPS-2017，其最先应用于机器翻译领域，其没有采用循环递归结构和卷积结构。其主要利用了self-attention机制来学习上下文语义信息。trm主要包含encoder和decoder结构。

  • 在encoder端，首先是将输入通过了embedding层，然后和位置编码的结果进行相加得到嵌入向量。然后将这个嵌入向量经过3个线性变换（可通过全连接层实现）得到Q、K、V这3个矩阵。然后Q和K矩阵点积、除dk的平方根（即缩放），再softmax得到一个注意力得分矩阵。最后乘上V矩阵即为self-attention层的结果。然后multi-head attention层的输出就是综合了多个self-attention层的结果进行concat传入全连接得到。然后经过残差和LN。然后再经过两层的全连

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