《Attention Is All You Need》论文详解：用故事和图解理解 Transformer Krupa Dave 2025-10-30 0 浏览 0 点赞 长文 本文重点介绍 Transformer 架构的诞生背景、核心思想与工作原理。尽管该论文在机器学习领域具有革命性意义，但许多读者仍难以理解其复杂机制。为此，作者采用"讲故事+可视化图解"的方式，帮助读者从零理解 Transformer 的演进过程。 文章深入浅出地讲解了： - Transformer 架构的诞生背景和动机 - 注意力机制（Attention Mechanism）的核心原理 - 自注意力（Self-Attention）的工作方式 - 多头注意力（Multi-Head Attention）的设计思想 - 位置编码（Positional Encoding）的作用 - 编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构 - Transformer 相比 RNN/LSTM 的优势 通过可视化图解和通俗易懂的语言，将复杂的数学公式和抽象概念转化为直观的理解，让读者能够真正掌握 Transformer 的工作原理，而不仅仅是记住公式。 适合机器学习初学者、NLP 研究者、深度学习工程师以及想要深入理解 Transformer 架构的技术人员阅读。 原文链接 Everything About Transformers #AI #Transformer #可视化教程 #机器学习 #注意力机制 #深度学习 #自然语言处理