自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 GavinNLP星空对话机器人Transformer课程片段1：Transformer架构内部的等级化结构及其

自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 GavinNLP星空对话机器人Transformer课程片段1：Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕

GavinNLP星空对话机器人Transformer课程片段1

Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕：该视频揭示了Transformer架构信息表达有效性的核心原因：Transformer网络的级化结构及其在NLP中的语法、语义等的信息表达能力，对Transformer等级结构的深刻理解，将超过大多数普通人对Transformer的理解。

星空智能对话机器人的Gavin认为Transformer是拥抱数据不确定性的艺术。

• Transformer的架构、训练及推理等都是在Bayesian神经网络不确定性数学思维下来完成的。Encoder-Decoder架构、Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现；基于Transformer各种模型变种及实践也都是基于Bayesian思想指导下来应对数据的不确定性；混合使用各种类型的Embeddings来提供更好Prior信息其实是应用Bayesian思想来集成处理信息表达的不确定性、各种现代NLP比赛中高分的作品也大多