transformer架构的理解

架构图：

分为两大块，编码层与解码层；

本质上来说编码层会为每一个输入单词输出一个新的representation；可类比于lstm模型中的每个input中对应的hidden state值；而不是一个context vector；

解码层会根据每个输入word编码层输出的representation与前面解码层输出的所有预测值共同预测下一个值；

最生动最形象的解释莫过于此：

个人认为：transformer架构注意力机制不仅用来连接编码模块与解码模块，还为每个单词计算表示；不同于传统的注意力模型；仅用于编码与解码层连接处；

参考：https://medium.com/@adityathiruvengadam/transformer-architecture-attention-is-all-you-need-aeccd9f50d09

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