Transformer笔记

时间 2021-01-10

标签深度学习繁體版

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Transformer 在主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）中： CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。 RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是却难以实现并行化处理序列。为了整合CNN和RNN的优势，[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型。该模型利用attention机制实现

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