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Transformer模型是目前机器翻译等NLP问题最好的解决办法,比RNN有大幅提高。这节课和下节课讲解Transformer模型。这节课的内容是 剥离RNN,保留Attention,设计Attention层与Self-Attention层。下节课的内容是用这两种层与全连接层搭建深度神经网络——Transformer模型。我不会像其他视频和博客那样剖析Transformer的每个组件。我的思路是从零开始设计一个Transformer模型。希望大家能跟着我的思路一起解决这个问题:如何搭建一个纯基
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