总结用户特征的句子
总结用户特征的句子 第一篇
尊敬的客户：
衷心的感谢您对我们公司的信任和支持。为不断的提高我公司的产品和服务质量，完善我们的工作，为了给您提供更优质的产品及服务。在致以我们诚挚的问候的同时，请您在百忙之中填写一下意见反馈表。我们热切的盼望着对您在我们的工作提出宝贵意见和建议，我们将不胜感激，谢谢您的配合!
一、客户基本情况
二、产品及服务工作评定
三、需求描述与改进建议
客户代表签字/盖单： 年 月日
总结用户特征的句子 第二篇
这是一七年google推出的Attention结构，提出该结构的初衷是为了处理翻译任务（如下图
Transformer的结构如下右图，依然保持着encoder-decoder的模型结构，encoder部分主要是是由Multi-Head Attention + ADD & Norm组成
这其实是一个多头的self-attention结构。该结构会对每个输入token输出一个对应的固定大小的embedding
如下图，假设输入是Tinking Machines，两个词通过embedding层分别得到不同是输入 x_{一},x_{二} ；此时通过三个共享矩阵 W^{Q},W^{K},W^{V} ，将每个输入转化为 Z =concat(Pooling(Attention(Q_{一},K_{一},V_{一})),Pooling(Attention(Q_{二},K_{二},V_{二}),...,Pooling(Attention(Q_{k},K_{k},V_{k}))) 三个向量，分别表示query、keyword、value
self-attention把每个token当作query，计算它与其他关键词的相关性，加权求和得到当前token。用数学公式表达如下
Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^{T}}{\sqrt{d_{k}} } )V
对于multi-head，就是存在多组共享的W参数，每次分别生成不同的embedding（z），通过pooling（concat）+ dense layer形成最终的输出，数学表示如下 Z=pool(Attention(Q_{一},K_{一},V_{一}))||pool(Attention(Q_{二},K_{二},V_{二})||...||pool(Attention(Q_{k},K_{k},V_{k}))
如下图，ADD的操作本质是一个残差的形式，让self-attention的输出Z去学习输入输出的差异，提升模型收敛性；而LayerNorm是对sentence的归一化，它与BN的差异主要在于，BN是对batch内每列数据做归一化，而LN是对每个句子的结果分别做归一化
上面关于了Transformer的encoder部分，decoder和encoder有些许差异，如下图，encoder-decoder Attention部分，会把encoder-embed当作keyword/value部分的输入，详细说明可参考
总结用户特征的句子 第三篇
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二零X一年二月二八日