第35章：聚焦于長文本處理的Transformer模型LED架構(gòu)內(nèi)幕及完整源碼實現(xiàn)
1，Self-attention的問題及背后的數(shù)學(xué)原理分析
2，local windowed attention背后的數(shù)學(xué)原理分析
3，面向Task的global attention
4，LEDTokenizer源碼完整實現(xiàn)解析
5，shift_tokens_right源碼完整實現(xiàn)解析
6，make_causal_mask源碼完整實現(xiàn)解析
7，expand_mask源碼完整實現(xiàn)解析
8，LEDLearnedPositionalEmbedding源碼完整實現(xiàn)解析
9，LEDEncoderBaseModelOutput源碼完整實現(xiàn)解析
10，LEDSeq2SeqModelOutput源碼完整實現(xiàn)解析
11，LEDSeq2SeqLMOutput源碼完整實現(xiàn)解析
12，LEDSeq2SeqSequenceClassifierOutput源碼完整實現(xiàn)解析
13，LEDSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput源碼完整實現(xiàn)解析
14，LEDEncoderSelfAttention源碼完整實現(xiàn)解析
15，pad_and_transpose_last_two_dims源碼完整實現(xiàn)解析
16，pad_and_diagonalize源碼完整實現(xiàn)解析
17，chunk源碼完整實現(xiàn)解析
18，mask_invalid_locations源碼完整實現(xiàn)解析
19，sliding_chunks_query_key_matmul源碼完整實現(xiàn)解析
20，sliding_chunks_matmul_attn_probs_value源碼完整實現(xiàn)解析
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Transformer课程 第35章Transformer模型LED架构的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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