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如何从浅入深理解 Transformer? - 知乎 我敢说100个宣称自己学过Transformer的同学; 真理解Transformer的,可能不足10人。 甚至哪怕你发了一篇基于Transformer的论文; 或者微调了一个基于Transformer的模型; 但对于一些 …
Transformer模型怎么用于regression的问题? - 知乎 回归问题概述 Transformer模型基础 回归问题中的Transformer架构调整 应用案例 优化与技巧 挑战与改进 1. 回归问题概述 回归问题是监督学习中的一种任务,目标是预测一个连续值。这类问 …
transformer何以提出? - 知乎 Transformer的核心部分,是右边的两个黑色实线框圈起来的两部分,左边是编码器(Encoder),右边是解码器(Decoder)。 下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结 …
Transformer模型详解(图解最完整版) - 知乎 Transformer 的整体结构,左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成,Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体 …
MoE和transformer有什么区别和联系? - 知乎 Transformer通过自注意力机制捕捉全局依赖关系。 MoE通过专家分工和稀疏计算提升模型的可扩展性。 (3) 应用场景 两者都广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域。 …
一文了解Transformer全貌(图解Transformer) 21 Jan 2025 · 自2017年Google推出Transformer以来,基于其架构的语言模型便如雨后春笋般涌现,其中Bert、T5等备受瞩目,而近期风靡全球的大模型ChatGPT和LLaMa更是大放异彩。网 …
如何最简单、通俗地理解Transformer? - 知乎 Transformer最开始应用于NLP领域的机器翻译任务,但是它的通用性很好,除了NLP领域的其他任务,经过变体,还可以用于视觉领域,如ViT(Vision Transformer)。 这些特点 …
Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗? - 知乎 Transformer 和 CNN,真的是两条差异巨大的路径吗? 两者设计逻辑不一样,但目标一致——让机器看懂东西 CNN 是图像领域的老炮,靠“局部感知+权值共享”吃饭。 简单说,它专注于看图 …
挑战 Transformer:全新架构 Mamba 详解 21 Jan 2025 · 与类似规模的 Transformer 相比, Mamba 具有 5 倍的吞吐量, 而且 Mamba-3B 的效果与两倍于其规模的 Transformer 相当。 性能高、效果好,Mamba 成为新的研究热点。
如何从浅入深理解 Transformer? - 知乎 Transformer升级之路:12、无限外推的ReRoPE? Transformer升级之路:13、逆用Leaky ReRoPE Transformer升级之路:14、当HWFA遇见ReRoPE 预训练一下,Transformer的长序 …