一文了解Transformer全貌（图解Transformer） - 知乎
2024年1月20日 · 网络上关于Transformer的解析文章非常大，但本文将力求用浅显易懂的语言，为大家深入解析Transformer的技术内核。 前言 Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention …
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的损失函数如何定义？ - 知乎
2024年3月7日 · 对于Transformer模型来说,其损失函数的定义需要考虑以下几个方面。 预测目标 . 对于seq2seq任务,Transformer模型的预测目标通常是输出序列中的每个词。也就是说,模型需 …
Transformer Types and Their Applications - Electricity Forum
Step-up transformers and step-down transformers are designed to modify voltage levels. A step-up transformer elevates the output voltage from the input voltage, resulting in a higher voltage …
如何从浅入深理解transformer？ - 知乎
Transformer 还能怎么优化. Transformer 是做什么的. transformer 是变形金刚，不是变压器，如果你看到一篇文章讲变压器怎么怎么样，那你可以直接呸一口，然后离开它。我特别痛恨那些不 …
Electrical Transformers Explained - The Electricity Forum
Most have transformer enclosures to provide safety and protection of the inner workings. The way these types of electrical power transformers work, they are passive electrical devices which …
如果是处理一维序列数据，Transformer结构（或self-attention结构…
Transformer的self-attention机制需要在序列中的任意两个token之间计算相似度。这一方面使得self-attention能够建模序列中更复杂的依赖关系。另一方面，时间和空间复杂度都是 O(n^2) ， …
transformer是怎么实现生成任务的？ - 知乎
Transformer模型作为一种强大的深度学习模型，在AI去衣技术中展现出了巨大的潜力。 通过利用其独特的注意力机制和强大的表示学习能力，可以实现精确的衣物检测与分割、高效的衣物去 …
transformer和cnn有什么区别？ - 知乎
总结一下：transformer是一种特殊的深度神经网络，它在建模异构输入之间的依赖性和关系方面效率更高，因此可以做更多的因果关系，使创建行为有点像计算机程序而不仅仅是数学公式的网 …
有哪些令你印象深刻的魔改transformer？ - 知乎
Transformer：无结构先验信息(小数据集上容易过拟合)；排序不变性，为了建模语句中词语出现的先后顺序，需要引入位置编码。 Transformer与图神经网络：Transformer：可看成是一个全连 …