Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的技術(shù)原理

原理詳解的白話內(nèi)容是：

transformer的結(jié)構(gòu)總體封起來(lái)就是一個(gè)大盒子，這個(gè)大盒子分成兩個(gè)功能塊，一部分叫做encoder，另一部分叫做decoder。

其實(shí)encoder功能塊就是抽取特征的，抽取出來(lái)的特征就交給解碼功能塊decoder，decoder塊用encoder抽取到的特征去做你要做的任務(wù)，類比到常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，也是這么回事，先做特征，然后由特征去做分類、回歸等任務(wù)

從整體來(lái)看，transformer是個(gè)大盒子，一層層拆下去，看看這里面都有些什么功能

GPT有什么用

它通過(guò)大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和語(yǔ)義表示，然后可以用于各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本生成、機(jī)器翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)等。GPT的主要用途是生成自然語(yǔ)言文本，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一種基于Transformer模型的自然語(yǔ)言處理技術(shù)。它通過(guò)大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言模型，它可以根據(jù)輸入的上下文和任務(wù)要求生成符合語(yǔ)法和語(yǔ)義規(guī)則的文本。例如，在聊天機(jī)器人中，然后可以用于各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)。

GPT的主要用途包括：

1.GPT可以根據(jù)用戶的提問(wèn)生成回答；文本生成：在文本摘要任務(wù)中，GPT可以生成連貫、有邏輯的文本，可以用于自動(dòng)寫(xiě)作、對(duì)話生成、GPT可以根據(jù)一篇文章生成該文章的摘要。總之，故事創(chuàng)作等應(yīng)用。

機(jī)器翻譯：GPT在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

等值變壓器模型是以什么樣的等值電路來(lái)表示變壓器的有哪些特點(diǎn)又是如何推導(dǎo)的

等值變壓器模型用π型等值電路來(lái)表示。

1、等值參數(shù)與變比有關(guān)，無(wú)實(shí)際物理意義。

2、模型中YT不是變壓器勵(lì)磁支路導(dǎo)納。

3、變壓器參數(shù)一般應(yīng)歸算到低壓側(cè)，因低壓側(cè)只有一個(gè)分接頭，歸算到低壓側(cè)的變壓器參數(shù)不隨變壓器變比的改變而變化。

4、變壓器采用Π型等值模型，線路參數(shù)不需要?dú)w算，等值電路中各節(jié)點(diǎn)電壓為實(shí)際電壓。

5、考慮勵(lì)磁支路時(shí)，通常接在遠(yuǎn)離理想變壓器一側(cè)。

6、適合計(jì)算機(jī)計(jì)算，不用進(jìn)行電壓等級(jí)歸算。

Transformer的運(yùn)行機(jī)制

Transformer是一種深度學(xué)習(xí)模型，用于機(jī)器翻譯和自然語(yǔ)言處理。它的運(yùn)作原理是使用向量表示來(lái)捕捉詞語(yǔ)之間的關(guān)系以及文本的上下文，并利用注意力機(jī)制來(lái)提取重要信息。

transformer模型是誰(shuí)發(fā)明的

Transformer是Google團(tuán)隊(duì)在17年6月提出的NLP經(jīng)典之作，由AshishVaswani等人在2017年發(fā)表的論文AttentionIsAllYouNeed中提出。

gpt模型結(jié)構(gòu)詳解

GPT模型是一個(gè)基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。該模型的結(jié)構(gòu)分為多層Transformer編碼器組成，其中每一層由多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。GPT模型通過(guò)大規(guī)模語(yǔ)料的預(yù)訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)和規(guī)律，使它對(duì)各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)有較好的通用性和泛化能力。在預(yù)訓(xùn)練階段中，GPT模型通過(guò)掩碼語(yǔ)言模型來(lái)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞出現(xiàn)的概率，并在下游任務(wù)中進(jìn)行微調(diào)。GPT模型的結(jié)構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練方法在自然語(yǔ)言生成、機(jī)器翻譯、閱讀理解等多個(gè)任務(wù)上取得了不俗的表現(xiàn)，被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。