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人人都能看懂的Transformer/第一章——Transformer网络架构.md

@@ -142,6 +142,8 @@ Add & Norm的过程可以理解为相同位置元素相加，再做层归一化
 
 > Linear
 
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 前面数据经过最后一次缩放后，线形变换用于前者的输出，映射到一个词汇表大小的向量上，并选举出最大可能性的词或句子作为最终输出
 
 > 机器人对话场景（如GPT）
@@ -187,6 +189,8 @@ Add & Norm的过程可以理解为相同位置元素相加，再做层归一化
 
 > WHY：归一化到0-1区间，便于比较和处理。将注意力分数转换为概率分布。
 
+<img src="../assets/image-20240503172341945.png" alt="image-20240503172341945" style="zoom:50%;" />
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 可以简单理解为，前面输出的概率，会被转化成0-1的区间进行输出。