你沒有看過的全新版本，Transformer數學原理揭秘

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原標題：你沒有看過的全新版本，Transformer數學原理揭秘
關鍵字：粒子,解讀,研究者,本文,架構
文章來源：機器之心
內容字數：4636字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：趙陽近日，arxiv 上發布了一篇論文，對 Transformer 的數學原理進行全新解讀，內容很長，知識很多，十二分建議閱讀原文。2017 年，Vaswani 等人發表的 《Attention is all you need》成為神經網絡架構發展的一個重要里程碑。這篇論文的核心貢獻是自注意機制，這是 Transformers 區別于傳統架構的創新之處，在其卓越的實用性能中發揮了重要作用。
事實上，這一創新已成為計算機視覺和自然語言處理等領域人工智能進步的關鍵催化劑，同時在大語言模型的出現中也起到了關鍵作用。因此，了解 Transformers，尤其是自注意處理數據的機制，是一個至關重要但在很大程度上尚未充分研究的領域。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.10794.pdf
深度神經網絡（DNNs）有一個共同特征：輸入數據按照順序，被逐層處理，形成一個時間離散的動態系統（具體內容可以參考 MIT 出版的《深度學習》，國內也被稱為「花書」）。這種觀點已被成功地用于將殘差網絡建模到時間連續的動態系統上，后者被稱為神經常微分方程（neural

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