【人工智能】Transformer 模型数学公式：自注意力机制、多头自注意力、QKV 矩阵计算实例、位置编码、编码器和解码器、常见的激活函数等

企业开发 2023-09-08 19:29:35 阅读次数: 0

Transformer模型由多个编码器和解码器层组成，其中包含自注意力机制、线性层和层归一化等关键构造模块。虽然无法将整个模型完美地表示为单个数学公式，但我们可以提供一些重要构造模块的数学表示。以下是使用LaTeX格式渲染的部分Transformer关键组件的数学公式：

Scaled Dot-Product Attention

自注意力机制 (Scaled Dot-Product Attention) 是Transformer的核心组件。给定输入序列 $Q$ ,

转载自blog.csdn.net/universsky2015/article/details/130837569

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