trabsformer的远距离依赖
时间: 2023-08-12 15:09:26 浏览: 40
Transformer中的自注意力机制允许模型在处理序列数据时捕获远距离依赖关系。传统的循环神经网络和卷积神经网络结构在处理长序列数据时,存在梯度消失和梯度爆炸等问题,导致难以捕获长距离的依赖关系。而Transformer中的自注意力机制可以在不增加网络深度的情况下,对序列中任意两个位置之间的依赖关系进行建模,从而能够处理长序列数据。
具体来说,Transformer中的自注意力机制是通过对序列中的每个元素计算注意力权重,来捕获序列中不同元素之间的依赖关系。这个过程不仅考虑了当前元素与其他元素的关系,还考虑了其他元素之间的关系,从而实现了对长距离依赖关系的建模。此外,Transformer中还引入了残差连接和层归一化等技术,进一步加强了网络的稳定性和学习能力。
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