我们已经实现了 Transformer 编码器和解码器，并分别进行了测试，现在可以将它们连接起来形成一个完整的模型。我们还将学习如何创建填充和前瞻掩码，通过它们来抑制不会在 [...] 中考虑的输入值。
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在 TensorFlow 和 Keras 中从零开始实现 Transformer 编码器
在了解了如何实现缩放点积注意力并将其集成到 Transformer 模型的多头注意力中之后，让我们再进一步，通过应用其编码器来实现完整的 Transformer 模型。我们的最终目标仍然是将完整模型应用于自然语言处理 (NLP)。在本教程中，您将发现如何 [...]
注意力研究概览
注意力是跨多个学科（包括心理学、神经科学和最近的机器学习）进行科学研究的概念。尽管所有学科可能都对注意力有自己的定义，但它们都可以同意的一个核心质量是，注意力是使生物和人工神经网络系统更具灵活性的机制。在 [...]