大家好，今天給各位分享transformer模型簡介的一些知識，其中也會對transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解釋，文章篇幅可能偏長，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在就馬上開始吧！

高中階段物理的理想模型有哪些

題主你好，我是教學(xué)一線專業(yè)的物理老師，我來回答你的問題，希望能幫你解惑。

建立理想模型采用了抓住主要因素，忽略次要因素，抽象出來的理想化物理模型，是把復(fù)雜問題簡化解決的一種科學(xué)方法。

高中物理理想模型分兩大類：一是實體模型，有質(zhì)點、光滑斜面、剛體、輕桿、輕繩、彈簧振子、單擺、理想氣體、絕熱容器、點電荷、勻強(qiáng)電場、勻強(qiáng)磁場、點光源、理想變壓器、薄透鏡等；二是運動過程模型，有勻速直線運動、自由落體運動、簡諧振動、簡諧波、勻速圓周運動、彈性碰撞、拋體運動、等溫過程、等壓過程、等容過程、絕熱過程等。希望您能滿意。

transformer模型通俗理解

可以通俗理解為它是一個黑盒子，當(dāng)我們在做文本翻譯任務(wù)是，我輸入進(jìn)去一個中文，經(jīng)過這個黑盒子之后，輸出來翻譯過后的英文。在這個黑盒子里面主要有兩部分組成：Encoder和Decoder。

當(dāng)輸入一個文本的時候，該文本數(shù)據(jù)會先經(jīng)過一個叫Encoders的模塊，對該文本進(jìn)行編碼，然后將編碼后的數(shù)據(jù)再傳入一個叫Decoders的模塊進(jìn)行解碼，解碼后就得到了翻譯后的文本，對應(yīng)的我們稱Encoders為編碼器，Decoders為解碼器。

你如何理解transformer模型

Transformer是Google在2017年發(fā)表的論文《Attentionisallyouneed》中提出的模型。其中使用了self-attention來替代此前的RNN和CNN對序列的編碼方式，從而實現(xiàn)更快的并行訓(xùn)練以及更優(yōu)的序列表示。

模型中有以下幾個特點：

1）為了能夠捕獲序列中的絕對位置和相對位置關(guān)系，在對序列的表示中加入了位置編碼，其編碼公示如下：其中pos表示序列的位置，dmodel為表示維度。這里使用了三角函數(shù)來表示是因為pos+k的位置編碼可以由pos的線形變換表示出來，從而蘊涵了相對位置信息，計算公式如下。

2）Multi-head的Self-Attention。Self-Attention能夠?qū)渥舆M(jìn)行編碼，其中的self指的就是Q=K=V，即序列自己對自己進(jìn)行Attention的編碼，從而能捕獲到序列中的語義信息，計算的公式如下。

這里加入了multi-head的做法是基于一個詞語會存在諸多語義，而在不同的語義空間中，對句子的編碼結(jié)果也會顯著不同。因此在進(jìn)行self-attention之前先對輸入做線形變換，然后按照編碼維度切分成h份，分別進(jìn)行序列編碼，再將結(jié)果拼接在一起。

3）為加速網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，還在模型中加入了LayerNormalization以及殘差連接。此外為了防止模型出現(xiàn)過擬合，還引入了dropout以及l(fā)abelsmoothing，從而讓模型更具魯棒性。

4）Transformer相比于RNN和CNN的計算復(fù)雜度更低，而且利用self-attention使得在對序列進(jìn)行編碼時，最大的長度僅為1，避免了長程依賴的問題。而RNN則序列的長度n，CNN也得受限于卷積的感受野。因此Transformer有望替代RNN，成為對序列編碼的標(biāo)配。

為什么要用等值變壓器模型

等值變壓器模型用π型等值電路來表示。2、模型中YT不是變壓器勵磁支路導(dǎo)納。3、變壓器參數(shù)一般應(yīng)歸算到低壓側(cè)，因低壓側(cè)只有一個分接頭，歸算到低壓側(cè)的變壓器參數(shù)不隨變壓器變比的改變而變化。4、變壓器采用Π型等值模型，線路參數(shù)不需要歸算，等值電路中各節(jié)點電壓為實際電壓。5、考慮勵磁支路時，通常接在遠(yuǎn)離理想變壓器一側(cè)。

transformer模型是誰發(fā)明的

Transformer是Google團(tuán)隊在17年6月提出的NLP經(jīng)典之作，由AshishVaswani等人在2017年發(fā)表的論文AttentionIsAllYouNeed中提出。

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