编码器与解码器堆叠

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参考文献

Attention Is All You Need, Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, Illia Polosukhin, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 30 (NeurIPS) DOI: 10.5555/3295222.3295349 - 这篇奠基性论文介绍了Transformer架构，详细阐述了编码器和解码器堆栈、多头注意力机制、残差连接和层归一化。
Natural Language Processing with Transformers, Lewis, Leandro, Thomas, 2022 (O'Reilly Media) - 一本实践指南，深入涵盖了Transformer架构，包括其组件、训练和针对各种NLP任务的微调。它提供了应用Transformer的现代视角。
Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning, Winter 2023, Christopher Manning, Abigail See, and Kevin Clark, 2023 (Stanford University) - 这门研究生级别的课程提供了深度学习模型在NLP中应用的详细解释，其中包含专门讲解Transformer架构、注意力机制及其实现的讲座。