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认识Transformer：入门知识

news 2026/2/7 22:20:29

视频链接：
https://www.youtube.com/watch?v=ugWDIIOHtPA&list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4&index=60

文章目录

      • Self-Attention layer
      • Multi-head self-attention
      • Positional encoding
      • Seq2Seq with Attention
      • Transformer
      • Universal Transformer

Seq2Seq

RNN不容易被平行化
提出用CNN来代替RNN，CNN 可以平行化，但是需要的层数比较深，才能看完所有的输入内容。

Self-Attention layer

在这里插入图片描述
b1 到b4 是可以同时被算出。
可以用来取代RNN。

来源： Attention is all you need

在这里插入图片描述
然后用每一个a 去对每个k 做attention

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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加速的矩阵乘法过程
在这里插入图片描述

Multi-head self-attention

不同的head 可以关注不同的内容，达到一个更好的注意力效果。
在这里插入图片描述

Positional encoding

self-attention 没有考虑位置信息。
因此需要再ai的同时加ei，表示位置信息，有人工控制。

在这里插入图片描述

Seq2Seq with Attention

在这里插入图片描述

Transformer

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

Universal Transformer

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