搜尋結果
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理
2024年6月19日 · Transformer 通过其捕捉上下文和理解语言的能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。 通过注意力机制、编码器-解码器架构和多头注意力，它们使得诸如机器翻译和情感分析等任务得以在前所未有的规模上实现。
2024年2月19日 · Transformer 模型作为一种新颖的神经网络结构，在自然语言处理领域取得了巨大的成功。 通过深入理解其原理、应用场景和实践指南，我们可以更好地应用 Transformer 模型解决实际问题，推动自然语言处理技术的发展。
2024年3月21日 · 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成 ，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。. Transformer 的工作流程大体如下：. 第一步 获取输入句子的每一个单词的表示向量 X ， X 由单词的 Embedding（Embedding就是从原始数据提取出来的Feature） 和单词位置的 ...
Transformer模型（直译为“变换器”）是一种采用注意力机制的深度学习模型，这一机制可以按输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。 该模型主要用于 自然语言处理 （NLP）与 计算机视觉 （CV）领域。
本文翻译自http://jalammar.github.io/illustrated-transformer，是笔者看过的把 Transformer 讲解得最好的文章。 这篇文章从输入开始，一步一步演示了数据在 Transformer 中的流动过程。
Transformer 由一个 Encoder，一个 Decoder 外加一个 Softmax 分类器与两层编码层构成。上图中左侧方框为 Encoder，右侧方框为 Decoder。 由于是一个 Seq2Seq 任务，在训练时，Transformer 的训练语料为若干个句对，具体子任务可以是机器翻译、阅读
State-of-the-art Machine Learning for JAX, PyTorch and TensorFlow. 🤗 Transformers provides thousands of pretrained models to perform tasks on different modalities such as text, vision, and audio. These models can be applied on: 📝 Text, for tasks like text classification, information extraction, question answering, summarization ...
Transformer 模型的标志就是采用了注意力层 (Attention Layers) 的结构，前面也说过，提出 Transformer 结构的论文名字就叫《Attention Is All You Need》。 顾名思义，注意力层的作用就是让模型在处理文本时，将注意力只放在某些词语上。
本教程训练了一个 Transformer 模型 用于将葡萄牙语翻译成英语。. 这是一个高级示例，假定您具备 文本生成（text generation） 和 注意力机制（attention） 的知识。. Transformer 模型的核心思想是 自注意力机制（self-attention） ——能注意输入序列的不同位置以计算该 ...
