一文了解Transformer全貌（图解Transformer） - 知乎
Jan 21, 2025 · 网络上关于Transformer的解析文章非常大，但本文将力求用浅显易懂的语言，为大家深入解析Transformer的技术内核。 前言 Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is …
MoE和transformer有什么区别和联系？ - 知乎
Transformer： Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的神经网络架构，主要用于处理序列数据（如文本、时间序列等）。 它通过多头注意力机制捕捉序列中不同位置之间的 …
如何最简单、通俗地理解Transformer？ - 知乎
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 …
如何从浅入深理解 Transformer？ - 知乎
如果说「从浅入深」理解 Transformer，逐渐要到深的那部分，答案肯定短不了，希望你有耐心看完。我认为分三步： 第一步，了解 Transformer 出现之前的几个主流语言模型，包括 N 元文 …
哪位大神讲解一下Transformer的Decoder的输入输出都是什么？能 …
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 …
Transformer | Electronics Forum (Circuits, Projects and …
Feb 3, 2025 · I want to use one centre tap 12 - 0 -12 transformer to power amp (lm1875 stereo) and a small pre amp board but I also need a 5v dc supply. what is best configuration for this. …
有没有比transformer更好的模型?无论挑战还是超越了transformer …
transformer只是现阶段和GPU的计算模型最匹配，所以他最突出. 如果未来有比GPU更好的计算硬件，显然也会有一种更贴合硬件的模型架构脱颖而出. 就计算效率和效果来说，RWKV都不弱 …
为什么目前的强化学习里深度网络很少用 transformer ,更多的是 …
Trajectory Transformer[6]: 作为 Decision Transformer 的同期工作，Trajectory Transformer 也将离线强化学习问题看作一个序列建模问题，但它的不同之处在于训练方式，即专注于轨迹上的模 …
predict the performance of a transformer for various loads and power factors. A convenient scale of volt-amperes is shown on the unity power factor line (u.p.f.) and commences at the zero or …
Transformer两大变种：GPT和BERT的差别（易懂版）-2更 - 知乎
Apr 8, 2025 · 上图是Transformer的一个网络结构图，Bert的网络结构类似于Transformer的Encoder部分，而GPT类似于Transformer的Decoder部分。单从网络的组成部分的结构上来 …