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Transformer真的不难!100集带你逐层分解Transformer模型——注意力机制、前馈神经网络、位置编码、编码器、解码器等!算法原理+实战,通俗易懂
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Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络结构,用于处理序列数据。与其他神经网络模型相比,Transformer 具有以下一些独特之处:并行处理能力强、全局信息捕捉、灵活的序列长度处理、位置编码、可扩展性;Transformer 在自然语言处理任务中表现出色,尤其在机器翻译、文本生成、问答系统等领域取得了显著的成果。它能够自动学习语言的语法和语义表示,捕捉长距离依赖关系,并生成连贯的自然语言文本。
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