原文：谷歌NIPS论文Transformer模型解读：只要Attention就够了
原创 | 一文读懂Transformer
taotao_2016    阅33
用于代码生成的基于树的Transformer结构
邸彦强    阅475
Paper：Transformer模型起源—2017年的Google机器翻译团队—《Transformer：Attention Is All You Need》翻译并解读-20230802版
处女座的程序猿    阅9
【NAACL 2018】Self-attention考虑相对位置，谷歌Vaswani团队最新工作
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EMNLP2021 “Transformer+预训练”再下一城，港科大开源高效的"多模态摘要总结"网络
我爱计算机视觉    阅165
Transformer网络解读
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图解Transformer完整版(从输入开始一步一步演示了数据的流动过程训练过程是非常有用的知识)
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ChatGPT 背后包含了哪些技术？
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注意力的动画解析(以机器翻译为例)
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7 Papers & Radios | 迪士尼百万像素级换脸；语义分割损失函数综述
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Transformer小白入门
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干货 | NIPS 2017：用于序列生成的推敲网络
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苹果、俄勒冈州立提出AutoFocusFormer: 摆脱传统栅格，采用自适应下采样的图像分割
天承办公室    阅16