深度理解Transformers，从基础数学到核心机制全覆盖，适合入门深度学习：
• 词语转数字：从独热编码（one-hot encoding）开始，揭示词向量基础。
• 矩阵乘法与查表原理：核心计算机制，支撑高效信息检索与转换。
• 马尔可夫链与序列模型：从一阶到二阶，再到带跳跃的模型，逐步捕捉长距离依赖。
• 注意力机制（Attention）：通过掩码（masking）选择关键特征，软化选择的softmax保证模型稳定训练。
• 多头注意力（Multi-head Attention）：多视角并行关注，提升表达力与泛化能力。
• 嵌入（Embeddings）与位置编码（Positional Encoding）：降低维度，注入序列位置信息，增强上下文感知。
• 跳跃连接（Skip Connections）与层归一化（Layer Normalization）：保证训练梯度流畅，提升模型稳定性。
• 编码器与解码器结构：实现序列转换与生成，支持翻译等复杂任务。
• 字节对编码（Byte Pair Encoding）：高效分词，兼顾新词与变体，提升语义表达。
• 音频输入预处理：将声音信号转为可嵌入向量，拓展应用边界。
这篇详尽指南不仅讲透Transformer运作原理，更提炼出设计背后的方法论与深层认知，助力构建高效、稳健的自然语言处理模型。
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