第49章：基于Residual Attention机制的Transformer模型Reformer架构内幕和完整源代码实现
1、定位敏感散列数学原理分析
2、reversible residual layer进行数学原理分析
3、轴向定位编码详细信息
4、LSH自助详情
5、本地自助详情
6、ReformerTokenizer源代码完整实现分析
7、stable_argsort源代码的完整实现分析
8、get _ least _ common _ mult _ chunk _ len源代码的完整实现分析
9、AxialPositionEmbeddings源代码的完整实现分析
10、PositionEmbeddings源代码的完整实现分析
11、ReformerEmbeddings源代码的完整实现分析
12、EfficientAttentionMixin源代码的完整实现分析
13、query_per_attn_head源代码的完整实现分析
14、value_per_attn_head源代码的完整实现分析
15、hash_vectors源代码的完整实现分析
16、get _ sorted _ bucket _ idx _ and _ undo _ sorted _ bucket _ idx源代码的完整实现分析
17、set_num_buckets源代码的完整实现分析
18、attend源代码完整实现分析
19、compute_attn_mask源代码的完整实现分析
20、get _ relevant _ hid _ States _ and _ buckets源代码完全实现分析
21、expand_to_i