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深入浅出:用中学数学理解Transformer模型
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Transformer模型自2017年由“Attention Is All You Need”一文提出以来,已经彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。它的核心思想——通过“自注意力机制(Self-Attention Mechanism)”捕获输入序列内部的复杂关系,无需依赖于传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)结构——使其在多项NLP任务上取得了前所未有的成绩。然而,对于许多初学者而言,Transformer的原理和内部机制可能显得既复杂又晦涩。 本文旨在用中学数学的知识深入浅出地解释Transformer模型,使没有深厚数学背景的读者也能理解其工作原理。我们不会深入探讨高深的数学公式,而是尽可能用简单的语言、直观的比喻和基本的数学概念来阐述。
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