为什么我还是无法理解transformer？
2024-11-26 阅读 8
Transformer模型可能难以理解的一个原因是它相对于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）来说，结构更为复杂。Transformer模型引入了自注意力机制（self-attention），并且没有使用循环结构，这使得它在处理序列数据时具有更好的并行性能。但是，这也使得它的结构相对抽象和复杂，需要一定的时间和精力去理解。
另外，Transformer模型的数学原理和细节也比较复杂，包括自注意力机制、多头注意力机制、位置编码等。如果你对这些概念不熟悉，可能会觉得难以理解。建议你可以通过阅读相关的教程、论文或者尝试实现一个简单的Transformer模型来加深理解。此外，也可以尝试通过可视化工具或者动手实践来帮助理解Transformer模型的工作原理。
更新于 2024年11月27日
