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Isolation transformer
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Transformer模型
Transformer
模型(直译为“变换器”)是一种采用注意力机制的深度学习模型,这一机制可以按输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。该模型主要用于自然语言处理(NLP)与计算机视觉(CV)领域。 与循环神经网络(RNN)一样,
Transformer
模型旨在处理自然语言等顺序输入数据,可应用于
電氣隔離
amplifier)也是依類似的原理運作。變壓器一般會用來改變交流電壓的大小,而匜數比1:1的隔離變壓器(英语:
isolation
transformer
)則用在安全相關的應用上。 若二個電氣系統有共同的地點,這二個電氣系統之間就沒有電氣隔離。共同地點一般來說不會(也不應該)連接到
变压器
變壓器(英語:
transformer
),粤语亦称「火牛」,是應用法拉第電磁感應定律變換(升高或降低)交流电压,但不改变电源频率的电能转换器。 變壓器主要構件包含兩組或以上的線圈(初级线圈、次级线圈)和铁芯,用途是升降交流電的電壓、改變阻抗及分隔電路。電路符號常用T當作編號的開頭。例:T01、T201等。
残差神经网络
一个
Transformer
块包含了四层线性映射。GPT-3模型拥有96个这样的
Transformer
块(在
Transformer
领域的文献中,通常将一个
Transformer
块称作一个“
Transformer
层”)。因此,该模型包含了大约400层的映射层,包括
Transformer
電流感測技術
。所量測的電流可能直接顯示在儀器上,或是利用其他裝置,轉換為數位的資料。 電流感測技術可以使用shunt電阻、電流互感器(Current
transformer
)、罗氏线圈(英语:Rogowski coil)、應用磁場原理的傳感器等。 電流感測器是可以偵測導線內電流的裝置,並且產生和電流成比例的信