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中,有几个关键的公式和概念需要解释,包括注意力机制(Attention Mechanism)和层归一化(Layer Normalization)。以下是详细的解释:
注意力机制是Transformer模型的核心部分,它允许模型在处理输入序列时,对不同位置的信息给予不同的关注度。在Transformer中,通常使用的是自注意力机制(Self-Attention),它允许序列中的每个元素都与其他元素进行交互。
层归一化是Transformer模型中用于加速训练和提高稳定性的一个关键技术。它通过在每个样本内部的不同神经元之间进行归一化,来消除特征之间的尺度差
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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