当前位置： 首页 > article >正文 基于 pytorch 的手写 transformer + tokenizer article 2025/1/12 20:41:44 先放出 transformer 的整体结构图，以便复习，接下来就一个模块一个模块的实现它。 1. Embedding Embedding 部分主要由两部分组成，即 Input Embedding 和 Positional Encoding，位置编码记录了每一个词出现的位置。通过加入位置编码可以提高模型的准确率，因为同一个词出现在不同位置可能代表了不同意思，这直接影响了最终的结果，所以要考虑位置因素。 位置编码公式： P E ( p o s , 2 i ) = 查看全文 http://www.kler.cn/a/1197.html 相关文章： 重新学习Vue，了解一下Vue的故事和核心特点 深度学习11. CNN经典网络 LeNet-5实现CIFAR-10 STL总结 【Python/Opencv】图像权重加法函数：cv2.addWeighted()详解 节流还在用JS吗？CSS也可以实现哦 JAVA并发编程（2）——（如何保证原子性，原子类，CAS乐观锁，JUC常用类） 176万，GPT-4发布了，如何查看OpenAI的下载量？ 面试官：聊聊你知道的跨域解决方案 Linux 路由表说明 剑指 Offer II 031. 最近最少使用缓存 Linux:函数指针做函数参数 介绍两款红队常用的信息收集组合工具 【CSS 知识总结】第二篇 - HTML 扩展简介 OKHttp 源码解析（二）拦截器 中断控制器 面试官问 ： ArrayList 不是线程安全的，为什么 ？（看完这篇，以后反问面试官） 信创办公–基于WPS的PPT最佳实践系列（表格和图标常用动画） 每日算法题 Unity学习日记12（导航走路相关、动作完成度返回参数） yolo车牌识别、车辆识别、行人识别、车距识别源码(包含单目双目)
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