transformer decoder-90

BERT预训练模型

Transformer 解释下这个结构图。首先，Transformer模型也是使用经典的encoder-decoder架构，由encoder和decoder两部分组成。用Nx框出来的，就是我们encoder的一层。encoder一共有6层这样的结构。用Nx框出来的，就是我们decoder的一...

Transformer模型解析记录

GPT 和BERT 都采用Transformer，em>Transformer 是encoder-decoder 结构，GPT 的单向语言模型采用decoder 部分，decoder 的部分见到的都是不完整的句子；BERT 的双向语言模型则采用encoder 部分，采用了完整句子。他俩最主要的区

Transformer最全解析(attention is all you need)

上面简单介绍了 Encoder 和 Decoder 模块，下面简单介绍一下Transformer的Position Embedding。引入Position Embedding主要是为了弥补Transformer模型对位置信息的不足，将Position Embedding与token Embedding相加后，即可保留各个token的...

深度学习中的Bert和Transformer有什么不同呢?

transformer模型中缺少一种解释输入序列中单词顺序的方法，它跟序列模型还不不一样。为了处理这个问题，transformer给encoder层和decoder层的输入添加了一个额外的向量Positional Encoding，维度和embedding的维度一样，这个向量采用了...

图解什么是 Transformer

Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义理解任务，如文本分类、文本相似度计算等。Transformer可以应用于...

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