1.图解Transformer（完整版）作者：龙心尘
原文中有误部分改正如下：
词的向量化仅仅发生在最底层的编码器的输入时，即词嵌入过程只发生在最底层的编码器中。所有的编码器都有一个相同的特点：接收一个向量列表，列表中的每个向量大小为512维。在底层（最开始的）编码器中它就是词向量，但是在其他编码器中，它就是前一层编码器的输出（也是一个向量列表）。向量列表大小是我们可以设置的超参数——一般是我们训练集中最长句子的长度。
注：仅作个人科研生涯学习思考之用，侵删。
1.图解Transformer（完整版）作者：龙心尘
原文中有误部分改正如下：
词的向量化仅仅发生在最底层的编码器的输入时，即词嵌入过程只发生在最底层的编码器中。所有的编码器都有一个相同的特点：接收一个向量列表，列表中的每个向量大小为512维。在底层（最开始的）编码器中它就是词向量，但是在其他编码器中，它就是前一层编码器的输出（也是一个向量列表）。向量列表大小是我们可以设置的超参数——一般是我们训练集中最长句子的长度。
注：仅作个人科研生涯学习思考之用，侵删。
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本文标题：1.Transformer工作原理详解
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