汉语自然语言处理-从零解读碾压循环神经网络的transformer模型(一)-注意力机制-位置编码-attention is all you need_哔哩哔哩_bilibili

Name: 汉语自然语言处理-从零解读碾压循环神经网络的transformer模型(一)-注意力机制-位置编码-attention is all you need
Uploaded: 2019-07-07T12:57:44.000Z
Duration: 39 min 39 s
Channel: 1espresso

1espresso

由于transformer模型的结构比较特殊, 所以一下理解不好很正常, 不过经过仔细思考和体会的话, 理解应该不是问题,视频里有一点表达的不到位, attention机制其实使用这句话中所有字来表达句子中的一个字, 看注意力机制的时候请结合理解一下.源码地址:https://github.com/aespresso/a_journey_into_math_of_ml知乎专栏:https://zh, 视频播放量 46744、弹幕量 398、点赞数 1805、投硬币枚数 1992、收藏人数 3314、转发人数 387, 视频作者 1espresso, 作者简介 espresso_ml@hotmail.com，相关视频：汉语自然语言处理-BERT的解读语言模型预训练-实践应用-transformer模型(二)-语料预处理-情感分析分类-数据增强-解决过拟合问题-深度学习训练技巧，汉语自然语言处理-隐马尔可夫模型命名实体识别NER-HMM-从零解读-概率图模型-生成模型-hidden markov model，汉语自然语言处理-维特比算法与NER-命名实体识别-viterbi algorithm-HMM-CRF-概率图模型-动态规划，用tensorflow进行中文自然语言处理中的情感分析，机器学习之数学之旅-逻辑回归(一)-logit-odds-sigmoid函数-最大似然估计，机器学习之数学之旅-逻辑回归(二)-交叉熵与困惑度-perplexity-cross entropy，机器学习之数学之旅-从零推导adaboost与3D可视化-特征选择-集体智能-集成学习-boosting，三小时速通！985博士用大白话系统解读【深度学习神经网络】架构基础及代码实战，比自学效果强多了！，2026最火的两大时间序列预测模型【LSTM+Transformer】强强联合！论文精读+代码复现，全篇通俗易懂！草履虫都能学会！—A|/机器学习/计算机视觉，2026最新医学生必看的【AI+医学】系统教程！共168集，算法原理到项目实战，带你一篇解决AI医学方向的论文和项目！AI/医学影像/计算机视觉/AI医学/知识

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