图解transformer

Transformers是一种用于自然语言处理和其他相关领域的深度学习模型。它是通过编码器-解码器结构实现的。编码器将输入序列转换为一系列隐藏状态，而解码器则根据编码器的输出和之前的上下文生成输出序列。

关于图解transformer，引用中提到的图显示了Transformer的位置编码方法，其中将两个信号交织在一起。这个图可以帮助我们更好地理解位置编码的实现方式。

此外，引用中还展示了一个包含两个堆叠编码器和解码器的Transformer结构的图示。这个图可以帮助我们了解多层Transformer的组织结构。

最后，引用中提到的训练模型的直觉可以帮助我们更好地理解Transformer的工作原理。这个直觉的图示可能显示了一些与训练有关的信息，可以帮助我们更好地理解整个前向传递过程。

综上所述，通过引用中提到的图示，我们可以更好地理解Transformer模型的一些关键概念和操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Transformer】图解 Transformer](https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/128968765)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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