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视觉Transformer架构通俗解读!博士精讲各大经典注意力机制及应用,检测/分割/多模态/大模型等如何套用transformer
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Transformer 是一种基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)的神经网络架构。它主要用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本摘要、文本生成等。Transformer 架构完全不依赖循环或卷积结构,通过自注意力机制,使模型能够理解序列中任意两个词元间的联系,不论它们的距离有多远。此外,Transformer 通过位置编码来加入词元的位置信息,因为模型本身不具备识别顺序的能力
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