在自然语言处理中，我们需要将文本中的词语转换成向量表示，以便计算机能够理解和处理它们。在Transformer模型中，我们使用嵌入层将词语转换成向量表示。但是，嵌入层只能捕捉到词语的语义信息，而无法捕捉到它们在文本中的位置信息。为了解决这个问题，Tr

一行代码使用BERT生成句向量，BERT做文本分类、文本相似度计算

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【自然语言处理（NLP）】深度学习架构：Transformer 原理及代码实现

核心组件 - **[多头注意力机制（Multi-Head Attention）](https://blog.csdn.net/u014608435/article/details/145363310)** - **原理**：将输入的向量表示通过多个头（head）的注意力机制，并行地计算不同位置之间的依赖关系，从而捕捉到更丰富的语义信息。每个头都可以关注输入序列的不同部分，然后将这些头的结果进行拼接和线性变换，得到最终的输出。 - **公式**：$MultiHead(Q,K,V)=Concat

Transformer深度讲解，进一步给出其在NLP和CV下的发展，共95页ppt，全网最好的讲解，没有之一

1.Transformer背景介绍 2.Transfromer整体架构 3.Transformer输入部分 4.Transfromer的编码器 5.Transfromer的解码器 6.Transformer输出部分 7.Transfromer其他部分 1.GPT-1 和 Bert 2.GPT-2 3.GPT-3 Transformer在深度学习环境下背景： 17年自Attention is all you need提出后，开始在NLP（自然语言处理）领域大放异彩 20年后，开始在CV领域发光，到现在基本一统天下了 其在NLP和CV领域下的许多分类、分割、检测等任务下均刷榜 总结一下Transformer模型。 从论文本身来看，其最大的创新在于提出的注意力机制，即多头注意力层，并嵌入到一个模块化可堆叠的模型结构中。一开始Transformer被用于机器翻译，但它也能够用在几乎所有的NLP任务上。自它之后，整个深度学习重心开始转向NLP方面。 4..InstructGPT和ChatGPT 1.VIT 2.Clip与DallE-1 3.DiffusionModel和DallE-2

NLP课件（自然语言处理课件）

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自然语言处理NaturalLanguageProcessing(NLP).ppt

主要内容: 自然语言处理概述 什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科 基于规则的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） 基于（上下文无关文法）和扩充的（复杂特征集、合一运算）的句法表示及其分析技术 基于逻辑形式和格语法的句义分析 基于规则的机器翻译 基于语料库的自然语言处理方法（经验方法） 语言模型（元文法） 分词、词性标注（序列化标注模型） 句法分析（概率上下文无关模型） 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） 机器翻译 ( 等) ......（基于神经网络的深度学习方法）