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本系列专栏，主要是对transformer的基本原理做简要笔记，目前也是主要针对个人比较感兴趣的部分，包括：神经网络基本原理、词嵌入embedding、自注意力机制、多头注意力、位置编码、RoPE旋转位置编码等部分。transformer涉及的知识体系比较庞大，还有待持续深入。以下各部分的笔记，我尽可能通过图示和极简的代码DEMO说明，以加深对原理的理解。

主要内容

一、transformer学习笔记-神经网络原理
二、transformer学习笔记-词嵌入embedding原理
三、transformer学习笔记-自注意力机制（1）（原理部分）
四、transformer学习笔记-自注意力机制（2）（代码部分）
五、transformer学习笔记-位置编码

参考：

神经网络部分
深度！图解神经网络的数学原理
卷积神经网络（CNN）基础知识整理
什么是欠拟合和过拟合，以及如何避免
深度学习之神经网络的结构 Part 1 ver 2.0
深度学习之梯度下降法 Part 2 ver 0.9 beta
深度学习之反向传播算法 上/下 Part 3 ver 0.9 beta

词嵌入部分
Embedding技术的本质（图解）
没有思考过 Embedding，不足以谈 AI
https://blog.51cto.com/u_15671528/5929544
如何在7分钟内彻底搞懂word2vec
词嵌入、word2vec模型，如何将文字转化为数值
word2vec连续词袋模型CBOW详解
什么是词嵌入，Word Embedding算法

注意力部分
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力
如何理解attention中的Q,K,V？
超详细图解Self-Attention
全方位解析Transformer模型：一文彻底掌握其架构、原理与应用精髓！
transformer中的attention为什么scaled?
从梯度最大化看Attention的Scale操作
为什么Attention计算公式中，QK的点积要除以根号d
直观解释注意力机制，Transformer的核心
白话transformer（二）_QKV矩阵
transformer的细节到底是怎么样的？Transformer 连环18问！
Attention is all you need

位置编码部分
图解Transformer系列一：Positional Encoding（位置编码）
transformer 中的 RoPE 位置编码
大模型系列：快速通俗理解Transformer旋转位置编码RoPE
RoPE原论文
十分钟读懂旋转编码（RoPE）
再论大模型位置编码及其外推性（万字长文）
【大模型理论篇】RoPE旋转位置编码底层数学原理分析