transformer模型简介 transformer神经网络

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高中阶段物理的理想模型有哪些

题主你好，我是教学一线专业的物理老师，我来回答你的问题，希望能帮你解惑。

建立理想模型采用了抓住主要因素，忽略次要因素，抽象出来的理想化物理模型，是把复杂问题简化解决的一种科学方法。

高中物理理想模型分两大类：一是实体模型，有质点、光滑斜面、刚体、轻杆、轻绳、弹簧振子、单摆、理想气体、绝热容器、点电荷、匀强电场、匀强磁场、点光源、理想变压器、薄透镜等；二是运动过程模型，有匀速直线运动、自由落体运动、简谐振动、简谐波、匀速圆周运动、弹性碰撞、抛体运动、等温过程、等压过程、等容过程、绝热过程等。希望您能满意。

transformer模型通俗理解

可以通俗理解为它是一个黑盒子，当我们在做文本翻译任务是，我输入进去一个中文，经过这个黑盒子之后，输出来翻译过后的英文。在这个黑盒子里面主要有两部分组成：Encoder和Decoder。

当输入一个文本的时候，该文本数据会先经过一个叫Encoders的模块，对该文本进行编码，然后将编码后的数据再传入一个叫Decoders的模块进行解码，解码后就得到了翻译后的文本，对应的我们称Encoders为编码器，Decoders为解码器。

你如何理解transformer模型

Transformer是Google在2017年发表的论文《Attentionisallyouneed》中提出的模型。其中使用了self-attention来替代此前的RNN和CNN对序列的编码方式，从而实现更快的并行训练以及更优的序列表示。

模型中有以下几个特点：

1）为了能够捕获序列中的绝对位置和相对位置关系，在对序列的表示中加入了位置编码，其编码公示如下：其中pos表示序列的位置，dmodel为表示维度。这里使用了三角函数来表示是因为pos+k的位置编码可以由pos的线形变换表示出来，从而蕴涵了相对位置信息，计算公式如下。

2）Multi-head的Self-Attention。Self-Attention能够对句子进行编码，其中的self指的就是Q=K=V，即序列自己对自己进行Attention的编码，从而能捕获到序列中的语义信息，计算的公式如下。

这里加入了multi-head的做法是基于一个词语会存在诸多语义，而在不同的语义空间中，对句子的编码结果也会显著不同。因此在进行self-attention之前先对输入做线形变换，然后按照编码维度切分成h份，分别进行序列编码，再将结果拼接在一起。

3）为加速网络的训练，还在模型中加入了LayerNormalization以及残差连接。此外为了防止模型出现过拟合，还引入了dropout以及labelsmoothing，从而让模型更具鲁棒性。

4）Transformer相比于RNN和CNN的计算复杂度更低，而且利用self-attention使得在对序列进行编码时，最大的长度仅为1，避免了长程依赖的问题。而RNN则序列的长度n，CNN也得受限于卷积的感受野。因此Transformer有望替代RNN，成为对序列编码的标配。

为什么要用等值变压器模型

等值变压器模型用π型等值电路来表示。2、模型中YT不是变压器励磁支路导纳。3、变压器参数一般应归算到低压侧，因低压侧只有一个分接头，归算到低压侧的变压器参数不随变压器变比的改变而变化。4、变压器采用Π型等值模型，线路参数不需要归算，等值电路中各节点电压为实际电压。5、考虑励磁支路时，通常接在远离理想变压器一侧。

transformer模型是谁发明的

Transformer是Google团队在17年6月提出的NLP经典之作，由AshishVaswani等人在2017年发表的论文AttentionIsAllYouNeed中提出。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。