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深度学习算法——Transformer

参考教材：动手学pytorch

一、模型介绍

        Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。

Transformer作为编码器－解码器架构的一个实例，其整体架构图在下图中展示。正如所见到的，Trans‐ former是由编码器和解码器组成的。与基于Bahdanau注意力实现的序列到序列的学习相比，Trans‐ former的编码器和解码器是基于自注意力的模块叠加而成的，源（输入）序列和目标（输出）序列的嵌入 （embedding）表示将加上位置编码（positional encoding），再分别输入到编码器和解码器中。

深度学习算法——Transformer_第1张图片

        图中概述了T

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