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深度解析Transformer架构:核心技术及其广泛应用与未来展望 PDF 下载
匿名网友发布于:2025-01-24 11:32:26
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深度解析Transformer架构:核心技术及其广泛应用与未来展望 PDF 下载 图1

 

 

资料内容:

 
位置编码与序列处理
 
1.位置编码增强信息
Transformer通过正弦/余弦位置编码,为模型提供位置信息,提升序列处理能力,实验表明准确率提升5%。
2.序列处理无循环依赖
Transformer依赖自注意力机制处理序列,摆脱RNN的循环依赖,实现并行计算,加速训练过程。
3.位置敏感注意力机制
位置编码与自注意力结合,使模型对位置变化敏感,自然语言任务上BLEU分数平均提升3点。
4.长序列处理能力强
Transformer能有效处理长序列数据,如文档摘要任务中,对超过512个token的序列保持高效性能。