vanilla Transformer

Vanilla Transformer是一种基于Transformer模型的架构，它是在原始Transformer模型的基础上进行了精简和修改。Vanilla Transformer主要使用了原Transformer中的decode部分结构，包括带有mask的attention层和ff层。相比于原Transformer，Vanilla Transformer的网络深度更深，这导致训练时很难收敛。因此，为了达到收敛的目的，作者采用了一些小的trick，例如使用辅助Loss等。这些trick对于解决类似问题非常有帮助。

相关问题

vanilla transformer

Vanilla Transformer是一种基于Transformer架构的模型。与原始的Transformer相比，Vanilla Transformer只使用了Transformer中解码器部分的结构，即带有mask的attention层和前馈神经网络层。它在网络深度上做了一些改进，导致在训练过程中更难收敛。

Vanilla Transformer的训练过程中，作者采用了一些小trick来帮助模型更好地收敛。其中一种trick是使用了三种辅助Loss，这些辅助Loss在训练过程中起到了正则化的作用。

Vanilla Transformer Enconder

Vanilla Transformer Encoder 是指基本的 Transformer 编码器结构。该结构由 Vaswani 等人在文章《Attention Is All You Need》中提出，用于自然语言处理任务中的序列建模。它由多个相同的编码器层组成，每个编码器层都由多头自注意力机制（multi-head self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）组成。

在 Vanilla Transformer Encoder 中，输入序列首先通过自注意力机制进行编码，该机制能够学习序列中不同位置之间的依赖关系。然后，编码后的序列通过前馈神经网络进行非线性变换。这两个步骤都具有残差连接和层归一化操作，以便更好地传递信息和加速训练。

Vanilla Transformer Encoder 的优点是能够捕捉长距离依赖关系，并且在处理不同长度的输入序列时具有较好的泛化能力。它在机器翻译、文本生成、语言建模等任务中取得了很好的效果，并成为了许多后续模型的基础。