本文讲解深度学习中的注意力机制与自注意力机制。这篇博客写的非常好，所以本文就是在此基础上，添加了多头自注意力机制的介绍。注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。

在ELMo（Embeddings from Language Models）模型中，。它们共同工作，将单词的原始字符序列编码成一个固定长度的稠密向量，作为该单词的初始输入表示。每个单词被视为一个字符序列（例如，“cat” -> [‘c’, ‘a’, ‘t’]）。每个字符被映射到一个小的字符嵌入向量（Character Embedding）。过程：在字符嵌入序列上滑动多个不同宽度（例如 2, 3,

Attention is all you need》这篇论文是谷歌科学家于2027年发表的，是自然语言处理（NLP）和深度学习领域的一篇里程碑式著作。作者在这篇论文中提出了Transformer这个大杀器，它彻底改变了序列建模（尤其是机器翻译）的范式，并催生了后续一系列革命性的大模型（如BERT、GPT系列、T5等）。本文对《Attention is all you need》进行讲解。在Tran

第一层LSTM的输入序列：，其中为经过MLP层后的输出层数：共计层，第层的参数用上标（）标记隐藏层状态维度：每层前向/后向LSTM的隐藏状态维度为合并操作：双向LSTM的输出通常将前向和后向隐藏状态拼接（记作），维度为。

最近在学习LSTM(Long Short-term Memory )，网上的文章基本上都是基于下图对LSTM进行介绍。然而，有几个问题一直困扰着我：LSTM与相比，它能够有效处理长依赖问题（long time lags），原因是什么呢？LSTM的网络架构为什么要设计成这样呢？引入门控机制的原因是啥呢？为了解答上述疑惑，我翻阅网上的文章、咨询DeepSeek和豆包，均没有找到我想要的答案。因此，我决

Attention is all you need》这篇论文是谷歌科学家于2027年发表的，是自然语言处理（NLP）和深度学习领域的一篇里程碑式著作。作者在这篇论文中提出了Transformer这个大杀器，它彻底改变了序列建模（尤其是机器翻译）的范式，并催生了后续一系列革命性的大模型（如BERT、GPT系列、T5等）。本文对《Attention is all you need》进行讲解。在Tran

RNN循环神经网络原理介绍详见。本篇主要通过Pytorch实现RNN，包括手动编写代码实现及基于Pytorch自带的RNN去实现。