为什么说Transformer的注意力机制是相对廉价的?注意力机制相对更对于RN...

1、被动注意——基于显著性transformer详解的注意力是由外界 *** 驱动的注意，不需要主动干预，也和任务无关transformer详解；可以将max-pooling和门控(gating)机制来近似地看作是自下而上的基于显著性的注意力机制。

2、因为注意力模型不像RNN那样无视了各输入之间的距离，因此是无法捕捉到序列顺序信息的，例如将K、V按行进行打乱，Attention之后的结果是一样的。

3、**Attention： **Attention机制的中文名叫“注意力机制”，顾名思义，它的主要作用是让神经 *** 把“注意力”放在一部分输入上，即：区分输入的不同部分对输出的影响。这里，transformer详解我们从增强字/词的语义表示这一角度来理解一下Attention机制。

4、因此，基于注意力的模型会使用位置编码和基于距离的注意力偏置权重。 本文提出一种高效 *** ，将相对位置表示纳入到变换器的自注意力机制中。我们实验证明，在两个机器翻译任务中，即使用相对位置完全替换绝对位置编码，翻译质量都会显著提高。

5、因此，我们在对语言建模的时候，实际上需要把客观世界的相关知识融合进来，才能更好地刻画语言。语法和语义共同制约的存在，决定了句子中所有的元素两两之间，多多少少存在一定的联系。

6、动画片和游戏等是快速不断切换场景的，拥有一个个层出不穷的点来吸引孩子。相对来说，课堂就没有那么有趣。注意力稳定性不够的话就会出现注意游离，老师上课讲的内容没有完整连贯地听进去，继而感到更加无聊。

PageTransformer函数详解

1、PageTransformerAdapter 的作用：是将 RecyclerView的滑动事件 转换成 ViewPager2的PageTransformer 。 FragmentStateAdapter 的作用：是为ViewPager2加载 Fragment提供基础的Adapter 。

为何说Transformer是目前人工智能领域工程落地实践Bayesian理论的典型...

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Transformer详解,输入部分(词嵌入、位置编码)

在Transformer编码器中没有针对词汇位置信息的处理，故需要在embedding层后加入位置编码器，将 词汇位置不同可能会产生不同语义的信息 加入到嵌入张量中（embedding），用来弥补位置信息的缺失。

mask分为两种，一是padding mask，二是sequence mask，这两种在Transformer中出现的位置不同：padding mask在所有scaled dot-product attention中均出现，sequence mask仅在decoder的self-attention中出现。

Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q， K， V矩阵通过输出进行线性变换得到。

因为编码器被mask的部分是需要在输入到Transformer之前事先确定好，而解码器之一个Multi-Head attention被mask的部分其实就是从t=1时刻开始一直到t=seq_len结束，对应于图2。

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