A07 / advanced

序列模型、注意力与 Transformer

序列模型、注意力与 Transformer围绕第一编 序列表示、第二编 注意力机制、第三编 Transformer 与综合复习建立连续章节顺序。

结构
3 编 · 6
适合读者
适合完成相关本科基础课程、需要进入高级理论与计算方法的读者。
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BEFORE READING

先修与记号

本册对象

从循环网络进入注意力机制、Transformer 和长序列建模。

先修教材

符号约定

  • 本册在首次使用时定义序列模型、注意力与 Transformer专用符号,并区分标量、向量、算子与单位。
  • 同一符号出现多种约定时明确命名空间、假设和适用章节。

CONTENTS

完整目录

PART 01

第一编 序列表示

第一编 序列表示组织循环网络、门控单元与状态传播、序列损失、教师强制与解码,形成连续的学习单元。

  1. 01

    循环网络、门控单元与状态传播

    用递归隐藏状态表示序列,分析时间反向传播、梯度路径,并由 LSTM 与 GRU 门控控制记忆和遗忘。

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  2. 02

    序列损失、教师强制与解码

    按条件概率分解序列损失,比较教师强制与自由运行,使用贪心、束搜索和采样解码并诊断暴露偏差。

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PART 02

第二编 注意力机制

第二编 注意力机制组织缩放点积注意力与掩码、多头注意力与位置表示,形成连续的学习单元。

  1. 03

    缩放点积注意力与掩码

    本章研究缩放点积注意力与掩码。内容依次处理Query、Key、Value 的线性投影、缩放点积、掩码与逐行 Softmax、多头组合、复杂度与权重解释边界。

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  2. 04

    多头注意力与位置表示

    把 query、key、value 投影到多个子空间并行计算注意力,比较绝对、相对、旋转位置表示及长度外推。

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PART 03

第三编 Transformer 与综合复习

第三编 Transformer 与综合复习组织编码器、解码器与 Transformer 架构、长序列、效率与 Transformer 综合复习,形成连续的学习单元。

  1. 05

    编码器、解码器与 Transformer 架构

    组装多头注意力、前馈网络、残差与归一化,比较编码器、因果解码器和编码器—解码器掩码及训练目标。

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  2. 06

    长序列、效率与 Transformer 综合复习

    串联循环、序列训练、注意力、位置与 Transformer,分析长上下文复杂度、缓存、近似注意力和评估边界。

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综合练习

  • 每章安排定义辨析、推导计算和结果核验练习。
  • 本册末章安排跨 Part 综合题,并保留可复算的解题检查点。

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