模型
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LayerNorm 是 Transformer 穩定訓練的核心，針對每筆樣本特徵正規化，不受 batch 大小限制。與殘差結構結合可防止梯度爆炸或消失，提升收斂效率。常搭配 Dropout、Warm-up、Gradient Clipping 等技巧，確保模型高效穩定學習。
Encoder-Decoder 架構透過 Encoder 理解輸入、Decoder 生成輸出，並以 Attention 對齊兩者，能捕捉完整語境與長距依賴。相較 RNN，更高效並行且資訊保留完整，廣泛應用於翻譯、摘要、問答與圖片描述。
多頭注意力將輸入拆為多組 Q/K/V，讓模型從不同子空間同時學習語法、語意與結構關聯。各頭並行運算再整合，提升表現力與效率。其優勢在於多角度理解序列，是 BERT、GPT 等模型的關鍵核心。
Transformer 以 Encoder-Decoder 架構結合多頭注意力、前饋層、殘差與 LayerNorm，實現並行高效訓練。Encoder 提取語意，Decoder 加入跨注意力並遮罩未來詞，支援翻譯、生成等任務，是 BERT、GPT、ViT 的核心骨幹。
Transformer 沒有內建順序感，因此需加入位置編碼。Sinusoidal 編碼以數學函數表示位置，具泛化能力；Learnable 編碼透過訓練獲取，靈活但受限長度。位置編碼能讓模型理解語序與結構，是自然語言、圖像與音訊任務成功的關鍵。
Self-Attention 讓句中每個詞同時擔任 Q、K、V，根據上下文動態調整語意表示，能捕捉長距依賴並並行計算。應用於翻譯、對話、圖像字幕生成，提升語境理解與生成品質，是取代 RNN 的核心技術。
本單元介紹 Attention 機制原理，透過 Q、K、V 設計讓模型聚焦關鍵資訊並捕捉長距依賴。Self-Attention、Cross-Attention 等類型提升語意理解，位置編碼則補足順序感。Attention 已成為 Transformer、BERT、GPT 等模型的核心技術。
本單元介紹 Transformer 為何能取代 RNN，核心在於 Self-Attention 機制能捕捉全局關係並支援並行運算，解決長距依賴與效率問題。其架構透過多頭注意力與位置編碼應用於 NLP、影像、語音、多模態與強化學習，成為深度學習的基石。
以創業家老闆 運用思維 覺察導引心理心態
保持正面樂觀 增加因源 創造機會(五維:機率)
永續經營 選擇平行宇宙 時間顆粒 時間管理(四維:時間)
不斷創新 修正演化(三維:創新)
運用成功方程式 持續運轉商業模型
維持增強迴路 切斷調解迴路 等待滯後效應(二維:模型)
事業策略：增員
在我們享受電子產品帶來便利的同時，一個不容忽視的事實是：凡有電之處，皆有潛在的熱與火災風險。從一個過載的電容、一次意外的短路，都可能成為一場災難的起點。因此，在電子產品的開發過程中，除了功能與美學，**「安全性」**是凌駕於一切之上的最高準則，更是通過各國安規認證（如UL、CE）的必要條件。
