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图解Transformer

2024-07-02

本文介绍了Transformer模型，它是一种使用注意力机制来提高训练速度的模型。Transformer模型在特定任务上的表现优于谷歌神经机器翻译模型，其最大优势在于其易于并行化。文章详细讲解了Transformer的编码器和解码器结构，以及自注意力机制、多头注意力机制和位置编码等关键概念。

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(jalammar.github.io)
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The Illustrated Word2vec – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time.

2024-04-19

该网站展示了 Word2Vec 的概念，一个用于学习单词嵌入的自然语言处理模型。它使用交互式可视化和解释性文本展示了 Word2Vec 的工作原理，包括 CBOW 和 Skip-Gram 模型，以及可视化单词嵌入空间的方法。网站还提供了有关使用 Gensim 库在 Python 中实施 Word2Vec 的教程。

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(jalammar.github.io)
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