multi-heads

深度学习：Self-Attention与Multi-heads Attention详解

深度学习：Self-Attention与Multi-headsAttention详解IntroductionSelf-AttentionMulti-HeadAttentionPosition-EncodingIntroductionTransformer最初是由AshishVaswani等人提出的一种用以完成机器翻译的Seq2Seq学习任务的全新网络结构，它完全基于注意力机制来实现从序列到序列的建
HanZee·2023-02-06 08:58

multi-heads attention 机制和代码详解

Self-Attention说下面的句子是我们要翻译的输入句子：”Theanimaldidn’tcrossthestreetbecauseitwastootired”这句话中的“它”指的是什么？是指街道还是动物？对人类来说，这是一个简单的问题，但对算法而言却不那么简单。当模型处理单词“it”时，自我关注使它可以将“it”与“animal”相关联。在模型处理每个单词（输入序列中的每个位置）时，自我关
frank_zhaojianbo·2022-07-20 07:46
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