深度 Transformer
时间: 2023-10-25 19:31:27 浏览: 38
深度Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型,主要用于处理序列数据。它在自然语言处理等领域中取得了显著的成果。
Transformer中的一个关键问题是如何处理输入序列的位置信息。为了解决这个问题,Transformer的作者引入了"positional encoding"的方法。这种方法通过为每个位置编码一个向量,使得Transformer可以捕捉到输入序列中的位置相关信息。
此外,Transformer还引入了"Add & Norm"的操作来增强模型的表示能力。这个操作包括在每个子层之后添加一个残差连接,并进行层归一化。这样可以帮助模型更好地捕捉输入序列的特征和语义信息。
总之,深度Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型,通过引入位置编码和"Add & Norm"操作来处理输入序列的位置信息,并有效地捕捉序列的特征和语义。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [结合源码的Transformer全网最全面、最深度的解析](https://blog.csdn.net/qq_22795223/article/details/105676186)[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: 50%"]
- *2* [2022最新!基于深度transformer的时间序列异常检测模型](https://blog.csdn.net/weixin_36896856/article/details/123288237)[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: 50%"]
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