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Transformer模型注意力机制

注意力机制（Attention Mechanism）

层归一化（Layer Normalization）

层归一化的作用

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Transformer模型注意力机制

中，有几个关键的公式和概念需要解释，包括注意力机制（Attention Mechanism）和层归一化（Layer Normalization）。以下是详细的解释：

注意力机制（Attention Mechanism）

注意力机制是Transformer模型的核心部分，它允许模型在处理输入序列时，对不同位置的信息给予不同的关注度。在Transformer中，通常使用的是自注意力机制（Self-Attention），它允许序列中的每个元素都与其他元素进行交互。

层归一化（Layer Normalization）<