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erenup 2021-08-18 00:52:54 +08:00
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docs/篇章2-Transformer相关原理/2.2-图解transformer.md
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@ -531,7 +531,7 @@ Decoder 最终的输出是一个向量，其中每个元素是浮点数。我们
- 每个概率分布都是一个向量，长度是 vocab_size（我们的例子中，向量长度是 6，但实际中更可能是 30000 或者 50000） - 每个概率分布都是一个向量，长度是 vocab_size（我们的例子中，向量长度是 6，但实际中更可能是 30000 或者 50000）
- 第一个概率分布中，最高概率对应的单词是 “i” - 第一个概率分布中，最高概率对应的单词是 “i”
- 第二个概率分布中，最高概率对应的单词是 “am” - 第二个概率分布中，最高概率对应的单词是 “am”
- 以此类推，直到第 5 个概率分布中，最高概率对应的单词是 “<eos>”，表示没有下一个单词了 - 以此类推，直到第 5 个概率分布中，最高概率对应的单词是 “\<eos>”，表示没有下一个单词了
![概率分布](./pictures/2-target.png) ![概率分布](./pictures/2-target.png)