Bảng xếp hạng bóng đá nam thế giới

Đội vô địch nba 2019

2. Sự Giàu Có: Một Quan Niệm Mở RộngMột trong những cải tiến của Transformer là sử dụng multi-head attention. Thay vì tính toán chỉ một phép attention duy nhất, mô hình này chia nhỏ các vector Query, Key và Value thành nhiều đầu nhỏ và tính toán phép attention cho từng đầu riêng biệt. Sau đó, kết quả của tất cả các đầu được kết hợp lại để tạo ra một đầu ra cuối cùng. Điều này cho phép mô hình học được nhiều khía cạnh khác nhau của mối quan hệ giữa các phần tử trong chuỗi.c. Positional EncodingVì Transformer không sử dụng cấu trúc tuần tự như RNN, nên nó không có khả năng nhận biết thứ tự của các phần tử trong chuỗi. Để giải quyết vấn đề này, Transformer sử dụng một kỹ thuật gọi là positional encoding, trong đó mỗi phần tử trong chuỗi đầu vào được cộng thêm một vector đặc trưng để biểu thị vị trí của nó trong chuỗi. Kỹ thuật này