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Transformer架构

本章节深入讲解Transformer架构及其变体，这是现代深度学习和大型语言模型的核心基础。

章节列表

章节 说明
01-注意力机制详解 注意力机制的原理与实现
02-Transformer架构 Transformer完整架构解析
03-视觉Transformer ViT及其在计算机视觉中的应用
04-Mamba与状态空间模型 新一代序列建模架构

学习路径

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注意力机制 → Transformer架构 → 视觉Transformer → 状态空间模型

核心概念

  • 自注意力机制：捕捉序列内部的长距离依赖
  • 多头注意力：并行处理多个表示子空间
  • 位置编码：为序列注入位置信息
  • 层归一化：稳定训练过程

学习建议

  1. 先理解注意力：注意力机制是Transformer的核心，务必深入理解
  2. 手写实现：建议从零实现一个简单的Transformer
  3. 关注变体：了解Transformer的各种改进版本
  4. 实践应用：在NLP和CV任务中应用Transformer

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