【动画详解人工智能原理】Tranformer 模型中的注意力机制的工作过程是怎样的 ?一个带有注意力的 Seq2seq 模型的机制实例视频动画详细讲解
文章目录
- 【动画详解人工智能原理】Tranformer 模型中的注意力机制的工作过程是怎样的 ?一个带有注意力的 Seq2seq 模型的机制实例视频动画详细讲解
- Seq2Seq 序列到序列模型 简介
- 深入了解原理
- Seq2Seq (序列到序列)模型简介
- 编码器
- 解码器
- 模型具体计算过程
- 注意力机制完整的工作过程
- 参考资料
Seq2Seq 序列到序列模型 简介
Seq2seq 序列到序列模型是深度学习模型,在机器翻译、文本摘要和图像字幕等任务中取得了很多成功。谷歌翻译于 2016 年底开始在生产中使用此类模型。两篇开创性论文(Sutskever 等人,2014 年,Cho 等人,2014 年)对这些模型进行了解释。
然而,我发现,要充分理解模型以实施它,需要阐明一系列相互叠加的概念。我认为如果用视觉表达这些想法中的一些会更容易理解。这就是我在这篇文章中的目标。您需要对深度学习有一定的了解才能读完这篇文章。
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