深度网络架构

题集来源:Rocky Ding(WeThinkIn)收录项目:AIGC-Interview-Book查看原题集

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164 道原题
  1. Transformer为何使用多头注意力机制?(为什么不使用一个头?)

    原题
  2. Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成,为何不能使用同一个值进行自身的点乘?

    原题
  3. Transformer计算attention的时候为何选择点乘而不是加法?两者计算复杂度和效果上有什么区别?

    原题
  4. 为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled(为什么除以dk的平方根),并使用公式推导进行讲解?

    原题
  5. 在计算attention score的时候如何对padding做mask操作?

    原题
  6. 为什么在进行多头注意力的时候需要对每个head进行降维?

    原题
  7. 大概讲一下Transformer的Encoder模块?

    原题
  8. 为何在获取输入词向量之后需要对矩阵乘以 embedding size 的开方?意义是什么?

    原题
  9. 简单介绍一下Transformer的位置编码?有什么意义和优缺点?

    原题
  10. 你还了解哪些关于位置编码的技术,各自的优缺点是什么?

    原题