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

原理詳解的白話內(nèi)容是：

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

其實encoder功能塊就是抽取特征的，抽取出來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，類比到常見的機器學習任務，也是這么回事，先做特征，然后由特征去做分類、回歸等任務

從整體來看，transformer是個大盒子，一層層拆下去，看看這里面都有些什么功能

GPT有什么用

它通過大規(guī)模的預訓練來學習語言的統(tǒng)計規(guī)律和語義表示，然后可以用于各種自然語言處理任務，如文本生成、機器翻譯、問答系統(tǒng)等。GPT的主要用途是生成自然語言文本，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一種基于Transformer模型的自然語言處理技術(shù)。它通過大規(guī)模的預訓練來學習語言模型，它可以根據(jù)輸入的上下文和任務要求生成符合語法和語義規(guī)則的文本。例如，在聊天機器人中，然后可以用于各種自然語言處理任務。

GPT的主要用途包括：

1.GPT可以根據(jù)用戶的提問生成回答；文本生成：在文本摘要任務中，GPT可以生成連貫、有邏輯的文本，可以用于自動寫作、對話生成、GPT可以根據(jù)一篇文章生成該文章的摘要?？傊?，故事創(chuàng)作等應用。

機器翻譯：GPT在自然語言處理領(lǐng)域具有廣泛的應用價值。

等值變壓器模型是以什么樣的等值電路來表示變壓器的有哪些特點又是如何推導的

等值變壓器模型用π型等值電路來表示。

1、等值參數(shù)與變比有關(guān)，無實際物理意義。

2、模型中YT不是變壓器勵磁支路導納。

3、變壓器參數(shù)一般應歸算到低壓側(cè)，因低壓側(cè)只有一個分接頭，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)不需要歸算，等值電路中各節(jié)點電壓為實際電壓。

5、考慮勵磁支路時，通常接在遠離理想變壓器一側(cè)。

6、適合計算機計算，不用進行電壓等級歸算。

Transformer的運行機制

Transformer是一種深度學習模型，用于機器翻譯和自然語言處理。它的運作原理是使用向量表示來捕捉詞語之間的關(guān)系以及文本的上下文，并利用注意力機制來提取重要信息。

transformer模型是誰發(fā)明的

Transformer是Google團隊在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模型是一個基于Transformer的預訓練語言模型，用于自然語言處理任務。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制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡組成。GPT模型通過大規(guī)模語料的預訓練來學習語言的結(jié)構(gòu)和規(guī)律，使它對各種自然語言處理任務有較好的通用性和泛化能力。在預訓練階段中，GPT模型通過掩碼語言模型來學習預測下一個單詞出現(xiàn)的概率，并在下游任務中進行微調(diào)。GPT模型的結(jié)構(gòu)和預訓練方法在自然語言生成、機器翻譯、閱讀理解等多個任務上取得了不俗的表現(xiàn)，被廣泛應用于自然語言處理領(lǐng)域。