Transformer课程 第49章Transformer模型Reformer架构

第49章：基于Residual Attention机制的Transformer模型Reformer架构内幕及完整源码实现 1，locality-sensitive hashing数学原理解析 2，reversible residual layer实现的数学原理解析 3，Axial Positional Encodings详解 4，LSH Self Attention详解 5，Local Self Attention详解 6，ReformerTokenizer源码完整实现分析 7，stable_argsort源码完整实现分析 8，get_least_common_mult_chunk_len源码完整实现分析 9，AxialPositionEmbeddings源码完整实现分析 10，PositionEmbeddings源码完整实现分析 11，ReformerEmbeddings源码完整实现分析 12，EfficientAttentionMixin源码完整实现分析 13，query_per_attn_head源码完整实现分析 14，value_per_attn_head源码完整实现分析 15，hash_vectors源码完整实现分析 16，get_sorted_bucket_idx_and_undo_sorted_bucket_idx源码完整实现分析 17，set_num_buckets源码完整实现分析 18，attend源码完整实现分析 19，compute_attn_mask源码完整实现分析 20，get_relevant_hid_states_and_buckets源码完整实现分析 21，expand_to_i