深入掌握机器学习及其相关技术

截至2017年底，在谷歌在其开创性文章《Attention is all you need》中首次提出了一种基于注意力机制的独特架构；这种创新性的设计被公认为自然语言处理领域最先进的技术之一。该架构通过独特的多头注意力机制来生成不同层级的关注；同时结合残差连接以显著降低梯度消失对模型训练的影响程度；其独特设计不仅大幅加快了训练速度，并提升了模型性能。此外，在实际应用中，默认情况下最常用的封装方案是TensorFlow/PyTorch中的Tensor2Tensor模块库；对于那些希望深入探索细节的研究者而言；他们可以选择自行下载并安装官方文档中的完整实现版本以便更好地理解和应用这一技术框架

基于这些架构（包括LSTM和GRU）的传统计算模式通常是线性的、重复性的，并且是单线程的。即仅能按照单线程的方式从前到后或后到前逐步处理数据。

计算依存性问题 。必须等到每个字符被彻底解析完毕后才能开始解析下一个字符；这导致模型在解析过程中缺乏真正的并行能力。

在顺序计算中存在信息丢失问题。当CNN和RNN的层次结构较深时，由于采用了max pooling操