word框架图怎么增加

要增加Word框架图，首先打开Word文档，在插入菜单中选择“形状”选项。然后在形状选项中选择“基本形状”或“流程图”等相关形状。在文档中点击并拖动鼠标来绘制所需的框架图形。接下来，可以在每个形状中输入内容或添加文本框，以便详细描述框架图的各个部分。在需要连接两个形状时，可以使用连接线将它们连接起来，并在连接线上添加箭头或文本说明。完成框架图后，可以对形状的颜色、大小和排列进行调整，以便使框架图更加清晰和美观。最后，保存文档并根据需要打印或分享框架图。通过这些步骤，就可以在Word文档中增加框架图，帮助读者更好地理解和理解所呈现的信息。

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transformer模型的框架图

Transformer模型是由Google在2017年提出的，它在自然语言处理（NLP）领域引起了革命性的变化，特别是用于机器翻译和语言模型等任务。Transformer模型的核心在于自注意力机制（Self-Attention），摒弃了传统的RNN（循环神经网络）中的递归结构，使得模型能够并行处理输入序列。

下面是Transformer模型的基本框架图介绍：

1. **输入嵌入**：首先，输入的词或字符序列被转换为密集的向量表示，这通常通过词嵌入（Word Embeddings）和位置编码（Positional Encoding）来完成。

2. **多层自注意力（Multi-head Attention）模块**：这是Transformer的核心部分，它包含多个注意力头（Head），每个头独立计算输入之间的相似度，并将结果合并。这个模块允许模型对不同部分的信息进行关注。

3. **前馈神经网络（Feedforward Networks）**：在自注意力之后，使用一个前馈神经网络进行点到点的特征变换，进一步提取输入信息。

4. **残差连接（Residual Connections）**：为了缓解梯度消失或爆炸的问题，Transformer模型在每层之间添加了残差连接，使得信息能够直接从上一层传递到下一层。

5. **层间归一化（Layer Normalization）**：在自注意力和前馈网络之后，通常会进行层间归一化，以稳定每一层的输出分布。

6. **点积注意力（Dot Product Attention）**：在自注意力模块中，通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的点积，然后通过softmax函数得到注意力权重。

7. **堆叠（Stacking）**：为了增加模型的表达能力，Transformer模型通常由多个这样的编码器（Encoder）或解码器（Decoder）堆叠而成，每个层次之间共享参数。