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水果兵台武士
2020-10-06 18:44
华为_软件开发工程师
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2020-10-06
在牛客打卡71天,今天也很努力鸭!
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03-23 09:02
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1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答:自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X),先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V):然后计算注意力:这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区,影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算,最后再拼接,能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息,所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码:现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括:残...
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03-27 16:40
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03-11 23:01
字节跳动_质量架构
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