探索深度学习中的Transformer模型：原理、优势与应用
在深度学习领域，Transformer模型自2017年由Vaswani等人提出以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的革命性突破，并迅速扩展到计算机视觉、语音识别等多个领域。Transformer凭借其强大的序列建模能力和并行计算能力，彻底改变了传统基于循环神经网络（RNN）和卷积神经...
深度学习进阶篇-预训练模型1：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解
深度学习进阶篇-预训练模型[1]：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解 从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的，预训练模型的训练和使用分别对应两个阶段：预训练阶段（pre-training）和 微调（fune.....
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