Transformer 模型（速度快）

使用了 Self-Attention 机制，不采用RNN顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。

Transformer是一个Sequence to Sequence model，特别之处在于它大量用到了self-attention。

self-attention可以代替RNN

image.png

x-->a(embedding)
q=w1a、k=w2a、 v=w3a
详细过程请参考下面的链接
最后可以得到的矩阵乘法可以用GPU加速。

做多个映射，产生多个a,然后concat

image.png

位置Embedding 用PE表示. 是为了加入input的顺序。

image.png

学习 Visual Transformer
Transformer 模型（速度快）使用了 Self-Attention 机制，不采用RNN顺序结构，使得模...
Visual Transformer (ViT)模型结构以及原理
简介 Visual Transformer (ViT) 出自于论文《AN IMAGE IS WORTH 16X16...
手撸一个Transformer
Transformer 关于Transformer的理论学习：Transformer详解[https://blog...
NLP 学习6
基于深度学习的文本分类 Transformer原理 Transformer是在"Attention is All ...
Visual Transformer (ViT) 代码实现 Py
简介本文的目的是通过实际代码编写来实现ViT模型，进一步加对ViT模型的理解，如果还不知道ViT模型的话，可以先...
‘自然语言处理N天-Transformer学习（实现一个Tran
对于Transformer的运行机制了解即可，所以会基于这篇论文来学习Transformer，结合《Sklearn...
transformer-xl
Transformer智能学习具有固定长度内容的建模局限性，新网络Transformer-XL（超长）包含片段级递...
详解Transformer结构
详解Transformer结构 Transformer在深度学习中一直占据着很重要的地位，不仅在NLP领域中会使用...
Transformer学习资料
The Illustrated Transformer The Illustrated Transformer【译...
彻底搞懂transformer模型，亲测有效
依次读完这个两篇博客，彻底理解transformer模型:1.深度学习中的注意力模型2.详解Transformer...