近日,arxiv 上发布了一篇论文,对 Transformer 的数学原理进行全新解读,内容很长,知识很多,十二分建议阅读原文。









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近日,arxiv 上发布了一篇论文,对 Transformer 的数学原理进行全新解读,内容很长,知识很多,十二分建议阅读原文。
深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
自注意力(Self-attention),有时也称为内部注意力,它是一种涉及单序列不同位置的注意力机制,并能计算序列的表征。自注意力在多种任务中都有非常成功的应用,例如阅读理解、摘要概括、文字蕴含和语句表征等。自注意力这种在序列内部执行 Attention 的方法可以视为搜索序列内部的隐藏关系,这种内部关系对于翻译以及序列任务的性能非常重要。
在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)