Transformer 架构的伟大之处，不仅在于提出了注意力机制，更在于提供了一套 “模块化” 的设计框架 —— 通过组合编码器（Encoder）和解码器（Decoder），可以衍生出多种结构变体。从 BERT 的 “纯编码器” 到 GPT 的 “纯解码器”，从 T5 的 “编码器 - 解码器” 到 ...

Android恶意软件检测中提出基于Transformer、编码器和解码器的创新模型，利用API调用和权限特征进行静态分析。实验表明该模型在malwaredataset上的平均分类准确率达90.01%，优于传统机器学习及深度学习方法。 近年来，随着移动互联网技术的迅猛发展，特别是第四代 ...

原始"Attention Is All You Need"论文中提出的标准Transformer架构最初设计用于处理离散输入和输出序列标记(token)，但将其应用于时间序列分析时，需要对模型结构进行适当调整以适应连续数据特性。本文详细阐述了使原始Transformer架构能够高效处理连续值时间序列数据 ...