我们已经实现了 Transformer 编码器和解码器并分别进行了测试，现在我们可以将两者组合成一个完整的模型。我们还将了解如何创建填充和前瞻掩码，通过它们我们将抑制不被考虑的输入值 [...]
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在 TensorFlow 和 Keras 中从零开始实现 Transformer 解码器
Transformer 编码器和解码器之间有许多相似之处，例如它们都实现了多头注意力、层归一化，以及一个全连接的前馈网络作为它们的最终子层。在实现了 Transformer 编码器之后，我们现在将继续应用我们的知识来实现 Transformer 解码器，作为实现 [...] 的进一步一步。
注意力研究概览
注意力是一个在多个学科中进行科学研究的概念，包括心理学、神经科学，以及最近的机器学习。虽然所有学科可能都对注意力产生了各自的定义，但它们都同意的一个核心特质是，注意力是一种使生物和人工神经网络系统更具灵活性的机制。在 [...]