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Transformer 初学者入门
1 前言 2017年Google提出Transformer模型。过去了四年，想要入门Transformer原本是非常容易的，网上的资源一搜一大堆，但是大同小异，或者说没说到的地方都没说到，初学者看了之后除非悟性极好，否则还是不能理解(比如我)。所以我想尽量详细地叙述这个模型，综合网上各种贴子，可能你会有熟matlab kriging模型
kriging工具箱：https://orbit.dtu.dk/en/publications/dace-a-matlab-kriging-toolbox x=rand(1,100)*5; y=rand(1,100)*5; z=x./(y+1)+0.01*rand(1,100); data=[x',y',z']; scatter(x,y,25,z); colorbar; %模型参数设置 theta = [5 5]; lob = [1e-1 1e-1]; upb = [点积注意力机制SDPA与多头注意力机制MHA
点积注意力机制SDPA与多头注意力机制MHA SDPAMHA总结Reference SDPA SDPA的全称为Scaled Dot-Product Attention, 属于乘性注意力机制， 简单一句话来说就是，根据Query (Q)与Key之间的匹配度来对Value进行加权，而事实上不管是Query, Ke还是Value都来自于输入，因此所谓的SDPA本Transformer结构详解(有图，有细节)
文章目录 1. transformer的基本结构2. 模块详解 2.1 模块1：Positional Embedding2.2 模块2：Multi-Head Attention 2.2.1 Scaled Dot-Product Attention2.2.2 Multi-Head2.3 模块3：ADD2.4 模块4：Layer Normalization2.5 模块5：Feed Forward NetWork2.6 模块6：Masked Multi-Head Attenti(精华)2020年8月11日 C#基础知识点 匿名类的使用(object,var,dynamic)
(精华)2020年8月11日 C#基础知识点 匿名类的使用(object,var,dynamic) #region 3.0出了个匿名类 {<!-- --> Console.WriteLine("*****************匿名类**************"); Student student = new Student()