李宏毅transformer
时间: 2023-09-06 22:13:01 浏览: 69
***器学习专家,他在度学习领域有很高的声誉。他在2017年的一节课中首次介绍了Transformer模型,这是一种基于自注意力机制的深度学习模型。Transformer模型在自然语言处理任务中取得了重大突破,并被广泛应用于机器翻译、文本生成等领域。李宏毅的讲解和解读对于理解Transformer模型起到了重要的推动作用。
相关问题
李宏毅transformer笔记
李宏毅是一位著名的机器学习和深度学习专家,他在教学视频中也提到了Transformer模型。下面是一些关于李宏毅关于Transformer的笔记总结:
1. Transformer 是一种基于注意力机制(attention mechanism)的序列到序列(sequence-to-sequence)模型。它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。
2. Transformer 模型的核心思想是完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)结构,而是采用了自注意力机制(self-attention mechanism)来建模输入序列之间的依赖关系。
3. 自注意力机制能够将输入序列中的每个位置与其他位置建立联系,从而捕捉到全局上下文的信息。它能够解决传统的RNN模型在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。
4. Transformer 模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器负责将输入序列表示为高维向量,解码器则根据编码器的输出生成目标序列。
5. 编码器和解码器由多个层堆叠而成,每一层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制可以并行地学习输入序列中不同位置之间的关系。
6. Transformer 模型还引入了残差连接(residual connection)和层归一化(layer normalization)来帮助模型更好地进行训练和优化。
这些是李宏毅关于Transformer的一些主要笔记总结,希望对你有所帮助。注意,这些总结仅代表了我对李宏毅在其教学视频中所讲述内容的理解,如有误差请以李宏毅本人的观点为准。
transformer Encoder
Transformer的Encoder是负责处理输入序列的部分。它通过一系列的层来将输入编码成机器可以容易学习的向量表示。首先,输入经过一个输入嵌入层,将输入转换为向量形式。然后,加入位置编码,为输入添加位置信息。接下来,通过多头注意力层对输入进行处理。然后,将上一步的输出与残差相加,并进行层归一化。之后,通过MLP层进一步处理。最后,再次将上一步的输出与残差相加,并进行层归一化。这样,Encoder将输入序列转换为了机器可以更好学习的表示。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [李宏毅 Transformer(介绍 + Encoder部分)](https://blog.csdn.net/missgrass/article/details/123342968)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [5分钟理解transformer中的encoder](https://blog.csdn.net/xiufan1/article/details/122552132)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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