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标签:Transformer

共 4 篇相关内容,按发布时间排列。

AI 原理学习笔记(六):神经网络怎样学习,为什么走向 Transformer

从一个神经元解释前向、损失、反向传播和优化,再理解 CNN、RNN、Attention 与 Transformer 的分工。

Transformer(一):动机、整体架构与学习路线

从 RNN 的瓶颈出发,建立 Transformer 编码器—解码器架构的完整地图,并理解它的优势、代价与主要变体。

Transformer(四):位置编码与序列顺序

从自注意力的排列等变性出发,推导正弦余弦位置编码、相对位置信息与正确 PyTorch 实现,并概览现代位置机制。

深度学习:自然语言处理的发展 — 从规则到 ChatGPT

理解 NLP 四个发展阶段的演进逻辑(人工规则→概率统计→神经网络→大语言模型),以及每个阶段的代表方法、突破与局限