Code_流苏
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AI知识补全（十三）：注意力机制与Transformer架构是什么？

名人说：人生如逆旅，我亦是行人。 ——苏轼《临江仙·送钱穆父》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）

上一篇：AI知识补全（十二）：知识图谱与大模型结合是什么？

目录

    • 一、引言：Transformer革命性的起源
    • 二、注意力机制的基本原理
      • 1. 注意力机制的本质
      • 2. 自注意力机制(Self-Attention)
      • 3. 缩放点积注意力
    • 三、Transformer架构详解
      • 1. 整体架构
      • 2. 编码器(Encoder)结构
      • 3. 解码器(Decoder)结构
      • 4. 位置编码(Positional Encoding)
      • 5. 多头注意力机制(Multi-Head Attention)
    • 四、Transformer工作原理的深入理解
      • 1. 三种注意力机制的应用
      • 2. 前馈神经网络(Feed-Forward Network)
      • 3. 掩码机制(Masking)
    • 五、Transformer的PyTorch实现
    • 六、Transformer的应用与发展
      • 1. 自然语言处理中的应用
      • 2. 计算机视觉中的应用
      • 3. 最新发展与优化
    • 七、小结：Transformer架构的走来，给AI领域带来了蓬勃生机

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一、引言：Transformer革命性的起源

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