transformer面向什么问题
时间: 2024-06-06 19:03:49
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Transformer 是一种用于自然[语言](https://geek.csdn.net/educolumn/05c8de7581a582e6d46821757663ed30?spm=1055.2569.3001.10083)处理的深度学习模型,它最初被用于机器翻译任务,但是在其他自然[语言](https://geek.csdn.net/educolumn/05c8de7581a582e6d46821757663ed30?spm=1055.2569.3001.10083)处理任务中也取得了很好的效果。Transformer 的主要优点是能够处理不定长的序列数据,同时也能够捕捉长距离[依赖](https://geek.csdn.net/educolumn/251730cd3c2bc47323babd5fc55c308e?spm=1055.2569.3001.10083)关系。因此,它被广泛应用于自然[语言](https://geek.csdn.net/educolumn/05c8de7581a582e6d46821757663ed30?spm=1055.2569.3001.10083)生成、文本分类、序列标注等任务。
相关问题:
1. Transformer 是什么?
2. Transformer 能够处理哪些自然[语言](https://geek.csdn.net/educolumn/05c8de7581a582e6d46821757663ed30?spm=1055.2569.3001.10083)处理任务?
3. Transformer 的主要优点是什么?
4. Transformer 和其他深度学习模型相比有什么不同之处?
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transformer position embding
在Transformer模型中,Positional Encoding用于为输入序列中的每个位置添加一个表示位置信息的向量。这个向量可以是固定的,也可以是可学习的。在将Positional Encoding层的数据与Embedding层后的数据相加时,根据需要进行不同的处理。如果Positional Encoding数据不需要变换,则直接相加。如果需要进行训练,则使用Variable()方法进行封装,然后再相加。这样就完成了对Embedding层和Positional Encoding层的处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer详解之Embedding、Positional Encoding层(面向初学者)](https://blog.csdn.net/qq_