Transformer模型注意力机制;层归一化(Layer Normalization)

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目录

Transformer模型注意力机制

注意力机制(Attention Mechanism)

层归一化(Layer Normalization)

层归一化的作用


Transformer模型注意力机制

中,有几个关键的公式和概念需要解释,包括注意力机制(Attention Mechanism)和层归一化(Layer Normalization)。以下是详细的解释:

注意力机制(Attention Mechanism)

注意力机制是Transformer模型的核心部分,它允许模型在处理输入序列时,对不同位置的信息给予不同的关注度。在Transformer中,通常使用的是自注意力机制(Self-Attention),它允许序列中的每个元素都与其他元素进行交互。

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