一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
Sep 26, 2025 · 网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。 1. Transformer整体结构 在机器翻译中，Transformer可以将一种语言翻译成 …
如何最简单、通俗地理解Transformer？ - 知乎
Transformer最开始应用于NLP领域的机器翻译任务，但是它的通用性很好，除了NLP领域的其他任务，经过变体，还可以用于视觉领域，如ViT（Vision Transformer）。 这些特点 …
Transformer模型详解（图解最完整版） - 知乎
Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体 …
如何从浅入深理解 Transformer？ - 知乎
Transformer升级之路：1、Sinusoidal位置编码追根溯源 Transformer升级之路：2、博采众长的旋转式位置编码 猛猿：Transformer学习笔记一：Positional Encoding（位置编码） 解密旋转位 …
你对下一代Transformer架构的预测是什么？ - 知乎
2. 引入随机化（Randomized Transformer） Transformer巨大的规模使得不管训练还是推理都极具挑战。 然而，很少有人知道的是，引入随机化矩阵算法可以减少Transformer需要的FLOPs。 …
MoE和transformer有什么区别和联系？ - 知乎
01. Transformer：像“万能翻译官”的神经网络 Transformer 是当今AI大模型（如ChatGPT）的核心架构，最初用于机器翻译，核心是自注意力机制（Self-Attention），能同时分析句子中所有词 …
Transformer模型怎么用于regression的问题？ - 知乎
回归问题概述 Transformer模型基础 回归问题中的Transformer架构调整 应用案例 优化与技巧 挑战与改进 1. 回归问题概述 回归问题是监督学习中的一种任务，目标是预测一个连续值。这类问 …
挑战 Transformer：全新架构 Mamba 详解
Sep 23, 2025 · 而就在最近，一名为 Mamba 的架构似乎打破了这一局面。 与类似规模的 Transformer 相比， Mamba 具有 5 倍的吞吐量， 而且 Mamba-3B 的效果与两倍于其规模的 …
如何最简单、通俗地理解Transformer？
Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。 之前自然语言处理主要的算 …
kan和transformer模型如何结合实现回归预测？kan和transformer …
Transformer 负责捕捉输入序列中的长距离依赖关系，提取序列的上下文信息。 特征提取： 通过自注意力机制，Transformer 能够提取序列中的重要特征。 (2) KAN 的作用 非线性映射： KAN …