而transformer架构的发展表明， 注意力机制 本身就足够强大，并且不需要像rnn模型一样再对数据进行顺序循环处理。 transformer模型采用了没有rnn模型的 注意力机制，它. Transformer 与循环神经网络（rnn）类似，旨在处理自然语言等顺序输入数据，适用于机器翻译、文本摘要等任务。 然而，与 rnn 不同，transformer 无需逐步处理序列，而是可以一次性. Transformer模型架构是由谷歌大脑团队ashish vaswani等研究人员在2017年发表的《attention is all you need》论文中提出的深度学习模型。 该架构通过自注意力机制取代了传统循环神经网.
Can A Deaf And Blind Person Learn Braille at Antonio Fore blog
本文将从 transformer的本质、transformer的原理 和 transformer架构改进三个方面，搞懂 transformer。 一、transformer的本质 transformer的核心原理基于自注意力机制，.
