做mod游戏下载网站,南昌哪里可以做企业网站,番禺人才网官方网站信息公布,html教程视频自学免费Transormer块主要由四个部分组成#xff0c;注意力层、位置感知前馈神经网络、残差连接和层归一化。
1、注意力层(Multi-Head Attention)
使用多头注意力机制整合上下文语义#xff0c;它使得序列中任意两个单词之间的依赖关系可以直接被建模而不基于传统的循环结构#…Transormer块主要由四个部分组成注意力层、位置感知前馈神经网络、残差连接和层归一化。
1、注意力层(Multi-Head Attention)
使用多头注意力机制整合上下文语义它使得序列中任意两个单词之间的依赖关系可以直接被建模而不基于传统的循环结构从而更好的解决长文本依赖关系。
2、位置感知前馈神经网络(Feed Forward)
通过全连接层对输入文本序列中的每个单词表示进行更复杂的变换。
3、残差连接(Add)
残差连接是一条分别作用在上述两个子层中的直连通路被用于连接两个子层的输入与输出使信息流动更高效有利于模型的优化。
4、层归一化(Norm)
层归一化作用于上述两个子层的输出表示序列对表示序列进行层归一化操作同样起到稳定优化的作用。
参考
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