NLP相关题解 牛客网
由6层组成,每一层包含两个子层,第一层是多头自注意层(multi-head self-attention),第二层是一个简单的全连接前馈网络。在每个子层后,都接了一个残差归一化层(LN)。为了方便...
nowcoder.com
如何看到吴恩达的deep learning课程更新的transformer?
multi-head-attention,并不算详细,最后的模型还是一头雾水 想看的话,可以去b站看别人搬运的,还有中文字幕(虽然是机翻):https://www.bilibili.com/video/BV12E411a7Xn 编辑于 2...
知乎
论文详解:Attention Is All You Need 掘金
论文中使用的编码器是由6个相同的层组成的。每个层都有2个子层,第一层是 Multi-Head Attention多头注意力机制,第二层是 前馈神经网络(也就是MLP),然后两个子层之间使用 ...
juejin.cn
基于细粒度可解释矩阵的摘要生成模型
式(1)代表第一个子层(自注意(Self Attention)层),式(2)代表前馈子层。LAYERNORM是归一化层,框架中多头注意力(multihead attention)的操作为 Hi 为第 l 层在第 i 个头的自注意操...
xbna.pku.edu.cn
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