[深度学习]动手学深度学习笔记-9

num 动手学动手学深度学习

Task——Transformer 9.1 Transformer Transformer 是一种新的、基于 attention 机制来实现的特征提取器，可用于代替 CNN 和 RNN 来提取序列的特征。 Transformer 首次由论文《Attention Is All You Need》提出，在该论文中 Transformer 用于 encoder – decoder 架构。事实上 Transformer 可以单独应用于 encoder 或者单独应用于 decoder 。 Transformer 相比较 LSTM 等循环神经网络模型的优点：可以直接捕获序列中的长距离依赖关系。模

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