Transformer
Transformer
在之前的章节中，我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。让我们进行一些回顾：
CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。
RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是却难以实现并行化处理序列。
为了整合CNN和RNN的优势，[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型。该模型利用attention机制实现了并行化捕捉序列依赖，并且同时处理序列的每个位置的tokens，上述优势使得Transformer模型在性能优异的同时大大减少了训练时间。
图10.3.
文件下载
评论信息
其他资源
- 无线通信（Andrea Goldsmith著；杨鸿文译）
- 多尺度模糊熵matlab代码
- 答题小程序源码（全源码）.zip
- TMS320F2812+DSP应用实例精讲
- stdf文件解析到csv文件,stdf转csv
- PhotoShop FFT/iFFT 滤镜
- SSD3 全部答案
- ASP.NET在线电影网站
- 小区物业管理系统（系统+论文）
- Geoserver和GeoWebCache发布WMTS服务
- 三种可用spd编辑软件，内存维修、超频工具
- 【ssm项目源码】家庭财务管理系统.zip
- 开源OpenStack教材.zip
- 毕业论文 毕业设计 基于Kotlin游乐场管理系统的开发与实现
- C++项目实例-----仓库管理系统
- 运维安全管理文档
- php企业网站源码
- Tribon教程
- 商品采购管理系统 可以做毕业设计
- STM32F103C8T6 V1_2原理图
- rs232转rs422
- 51单片机——门禁系统
- 精简mysql5.4 仅有2.2M
- .NET企业人事管理系统源码--完整经典版本
- ARM.CMSIS.4.5.0
- 双足步行机器人DIY（坂本范行著）
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明