Transformer层
时间: 2023-11-15 12:00:49 浏览: 75
1000层的Transformer,诞生了! .pdf
Transformer层是Transformer模型中的基本组成单元,由多个子层组成。每个子层都有一个残差连接和一个Layer normalization。其中,Transformer模型中的子层包括self-attention和Feed Forward Neural Network两种。self-attention用于计算输入序列中每个位置的权重,Feed Forward Neural Network则用于对每个位置的向量进行非线性变换。在Transformer模型中,encoder和decoder都由多个Transformer层堆叠而成,其中encoder层和decoder层的数量都是6个。通过这种方式,Transformer模型可以更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系,从而在机器翻译等任务中取得了很好的效果。
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