思考实践
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Transformer具体如何进行机器翻译

Transformer最具体形象的例子就是做机器翻译了，搞懂这个再去理解其他用Transformer做的下游任务就更方便了，比如时间序列预测，你搞不懂Encoder/Decoder的数据怎么喂进去的，怎么编码的，为什么编码，那不是就有点本末倒置了，基础都没get，现在的文章大部分都是直接给模型理解，没讲清楚整体流程，这篇文章的目的就是讲清楚整个流程。

链接1看Encoder-decoder如何机器翻译这个看懂了，再看森哥的Transformer，再看看官方开源代码，整体概念与实现细节就差不多了，多练，忘了回来反复看。

PPT看这个就够了

DeepLearning/9_RNN_6.pdf at master · wangshusen/DeepLearning · GitHub

视频看森哥就够了

RNN模型与NLP应用(7/9)：机器翻译与Seq2Seq模型_哔哩哔哩_bilibili基础流程还得看森哥的视频

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 Transformer具体如何进行机器翻译_第7张图片Transformer具体如何进行机器翻译_第8张图片

 

 

 

 

 

 

参考资料

6_机器翻译与Seq2Seq模型_IT-cute的博客-CSDN博客

用Pytorch和transformer实现机器翻译_哔哩哔哩_bilibili//代码讲解

拆 Transformer 系列一：Encoder-Decoder 模型架构详解 - 知乎//讲特别清楚

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