注意力机制是怎么吊打RNN的？Transformer技术全解析！ скачать в хорошем качестве

注意力机制是怎么吊打RNN的？Transformer技术全解析！

本期硬核解析Google颠覆NLP的Transformer技术！传统RNN因长距离依赖和无法并行化制约发展，注意力机制通过QKV矩阵建立全局关联，多头架构并行捕捉多维语义关系。从词嵌入到softmax归一化，逐层拆解自注意力计算流程，揭秘GPT-4处理数万token的底层逻辑。详解为何放弃循环结构、如何实现梯度稳定及工业级并行加速，带你看懂这场改变AI发展轨迹的技术革命！ 00:34 | 开场 01:18 | 传统RNN模型 03:24 | 自注意力机制 04:28 | 多头注意力机制 05:09 | 结尾总结 …. 欢迎关注我们的B站账号 👉 FireUG：https://space.bilibili.com/545713776 每年举办线下技术分享交流会，欢迎大家一起来玩 🤩 撰稿：Zeno Wang 拍摄：Kailin Yuan 后期：Kailin Yuan 封面：Ken 审核：Zeno, Ken 制片：Alvin —————————————————————— 🌐 了解更多: SSW: https://www.ssw.com.au 👋 取得联系： Zeno Wang - SSW Software Developer https://www.ssw.com.au/people/zeno-wang/   / zeno-wang-bb806b262   #程序员 #transformers #rnn #注意力机制