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LSTM已死，Transformer当立（LSTM is dead. Long Live Transformers! ）：上

news 2025/6/30 7:54:13

回想一下在Seq2seq模型中，如何使用Attention。这里简要回顾一下【1】介绍的方法2（并以此为基础展开对Transformer的讨论）。

下图中包含一个encoder（左）和一个decoder（右）。对于decoder来说，给定一个输入\mathbf{x}'_j，得到输出\mathbf{s}_j，如何进一步得到context vector \mathbf{c}_j呢？

我们需要根据\mathbf{h}_i和 \mathbf{c}_j的相关性来计算权重

http://www.lryc.cn/news/1759.html

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