CYBERDOCS; INCBusiness Directories,Company Directories

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Company Directories & Business Directories

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一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。 1 Transformer整体结构在机器翻译中，Transformer可以将一种语言翻译成另一种语言，如果把Transformer看成一个黑盒，那么其结构如下图所示：
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）。这些特点让Transformer自2017年发布以来，持续受到关注，基于Transformer的工作和应用层出不穷。
Transformer模型详解（图解最完整版） - 知乎
Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下：第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 X， X 由单词的 Embedding（Embedding就是从原始数据提取出来的Feature）和单词位置的
如何从浅入深理解 Transformer？ - 知乎
Transformer升级之路：1、Sinusoidal位置编码追根溯源 Transformer升级之路：2、博采众长的旋转式位置编码猛猿：Transformer学习笔记一：Positional Encoding（位置编码）解密旋转位置编码解密旋转位置编码：数学基础、代码实现与绝对编码一体化探索_哔哩哔哩_bilibili
如何从浅入深理解 Transformer？ - 知乎
在过去的文章里我们梳理过Transformer的整体架构，分析过它当中比较重要的组件，比如自注意力机制，但是我们发现真正构建系统化认知的关键，在于理解各个组件如何串联协作以及端到端的数据流。今天我们将开启Transformer架构深度解析系列的上篇，化身“数据导游”，带你亲历编码器（Encoder）的
Transformer模型怎么用于regression的问题？ - 知乎
回归问题概述 Transformer模型基础回归问题中的Transformer架构调整应用案例优化与技巧挑战与改进 1 回归问题概述回归问题是监督学习中的一种任务，目标是预测一个连续值。这类问题通常涉及对数值数据的建模，常见的应用场景包括：股票价格预测温度预测房价预测传感器数据的分析回归
如何评价NeurIPS 2025论文Credal Transformer 对幻觉 . . . - 知乎
如何评价NeurIPS 2025论文Credal Transformer 对幻觉问题的解决思路？话题收录 NIPS2025 该论文针对现有 Transformer 架构可能导致LLM幻觉的问题提出了新的解决思路 [图片] 显示全部关注者 109 被浏览
深度学习中“Transformer”怎么翻译为中文？ - 知乎
Transformer 个人觉得不翻译为好。 Transformer按在机器翻译中原意可以翻译为变形器或变换器。但随着Transformer的普及，它已经成为一类以自注意力为主要部件的特定模型，其原本在机器翻译中的内涵变得不再重要，翻译成变形器反而不能涵盖其意义和除机器翻译外的场景。
MoE和transformer有什么区别和联系？ - 知乎
01 Transformer：像“万能翻译官”的神经网络 Transformer 是当今AI大模型（如ChatGPT）的核心架构，最初用于机器翻译，核心是自注意力机制（Self-Attention），能同时分析句子中所有词的关系，而非像传统RNN那样逐词处理。核心特点：并行计算：同时处理所有词
为什么我还是无法理解transformer？ - 知乎
Transformer的训练方式跟你理解的神经网络一模一样，就是反向传播，就是调整权重参数，没有任何新东西。你之所以困惑，是因为99%的教程犯了一个致命错误：它们花大量篇幅讲注意力机制的前向传播过程，把Q、K、V的矩阵运算讲得天花乱坠，然后到了训练部分