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transformer与cnn相比优缺点

总的来说，CNN家族的算法更适合处理有局限性的数据，而Transformer家族的算法更适合处理更加复杂的数据。

Transformer通常在自然语言处理和机器翻译等序列数据处理任务中得到广泛应用，而CNN则更多用于图像分类和识别等任务。

BERT Transformer 使用双向self-attention，而GPT Transformer 使用受限制的self-attention，其中每个token只能处理其左侧的上下文。

transformer的权重矩阵是对称的吗

请求和键值初始为不同的权重是为了解决可能输入句长与输出句长不一致的问题。并且假如QK维度一致，如果不用Q，直接拿K和K点乘的话，你会发现attention score 矩阵是一个对称矩阵。

Transformer是个叠加的“自注意力机制（Self Attention）”构成的深度网络，是目前NLP里最强的特征提取器。

因此，W矩阵主对角线上的元素为零，表示各区域与自身不相邻，即Wij=0；同时，如果区域i和区域j是邻接的，那么区域j和区域i必然也是邻接的，即Wij=Wji，故由此形成的空间权重矩阵是对称的。

物理性质明确，在不同的表示域变换后特性不变，例如帕萨瓦尔等式。 便于计算。通常所推导得到的问题是凸问题，具有对称性，可导性。通常具有解析解，此外便于通过迭代的方式求解。 和统计和估计理论具有关联。

Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译（输入一个句子输出一个句子）、语音识别（输入语音输出文字）、问答系统等领域。

对于某个词向量， 即为所有词向量对该词向量的权重，将这些权重分别乘以各向量得到新向量。

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语音识别常用的解码方法

语音识别常用的解码方法有贪心搜索（Greedy Search）算法、集束搜索（Beam Search）算法以及维特比（Viterbi）算法。贪心搜索算法 是一种相对简单和直观的解码方法。

语音解码是将模型输出的概率分布转化为具体的文字或词汇，而搜索算法则是在一个可能的词汇空间中找出最可能的词汇序列。

语音识别的过程和方法具体如下：语音识别过程 语音信号采集 语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。

所谓语音识别，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作。

基于统计模型的语音识别方法有基于HMM（隐马尔可夫模型），基于DNN（深度神经网络）等。这些算法通过学习大量语音样本来建立语音模型，在识别新的语音时会根据语音模型来进行解码，并将其转换成文本。