transformer-0
2021-05-14 15:19:40 11 举报
Transformer-0是谷歌在2017年提出的一种基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)的深度学习模型,主要用于处理序列到序列(Seq2Seq)的任务,如机器翻译、文本摘要等。Transformer-0模型摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM),而是采用了全新的架构,通过自注意力机制来捕捉输入序列中的全局依赖关系。这种模型的优点在于并行计算能力强,训练速度快,而且能够处理更长的序列。然而,由于其模型复杂度较高,需要大量的训练数据和计算资源。Transformer-0的出现,为深度学习领域带来了新的研究方向和可能性。
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大纲/内容
Encoder output
2×256×1024
Reshape
Add
32×256×64
Attention
2×256×4096
Query Layer
LayerNorm
Dot/relu/dropout
32×256×256
Transpose
Sofrmax/Dropout
256×32×64
Input
Key Layer
FFN
Dot
32×64×256
Value Layer
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