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【Transformer】不仅NLP领域，它在CV界也很火。Transformer基础介绍，附：注意力机制，TNT介绍

目录

  • 基本介绍
    • 0. 什么是Transformer？
    • 1.Transformer 为什么这么火？
    • 2. 回忆：Transformer 是如何干活儿的？
    • 3. 注意力机制（attention mechanism）
    • 4. 整体架构 之 Encoder部分
    • 5. CNN遇到的问题与窘境
    • 6. 公式简析
    • 6. Transformer的格局
    • 7. 位置编码
    • 8. TNT

基本介绍

0. 什么是Transformer？

处理机器翻译任务时，用什么模型比较好呢？RNN是个不错的选项，单词的先后顺序会影响句子的意义，擅长捕捉序列关系的它是个不错的选项。

不过对于翻译来说，句子间的单词数量并非是一一对应的。受限于结构，RNN 只能实现 N to N，1 to N 或是 N to 1。对这种 N to M的问

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