transformer函数

Transformer是一种深度学习模型架构,它在自然语言处理领域取得了显著的成功。这个模型最开始是由Vaswani等人于2017年提出的,并在其论文《Attention is All You Need》中有详细介绍。 以下是关于Transformer的一些关键点: ### 自注意力机制 (Self-Attention) 自注意力机制让每个位置都能注意到输入序列的所有其他位置的信息,而不仅仅是相邻的位置或固定长度的历史信息。这种特性使得模型能够捕捉长距离依赖关系以及上下文之间的复杂交互。 ### 编码器 - 解码器结构 Transformer由两部分组成:编码器(encoder) 和解码器(decoder),两者都是基于堆叠的多层模块构建而成。每一层都包含了一个自注意力子层和一个前馈神经网络(feed-forward neural network, FFNN),并且通过残差连接(residual connections) 和 层归一化(layer normalization) 来提高训练效果。 #### 编码器的特点: - 输入词嵌入向量经过线性变换后送入一系列相同的编码单元; - 每个编码单元内部包括了多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention Mechanism) 和 前馈全连接层(Feed Forward Network); #### 解码器的特点: - 类似地构造但额外添加了一种“遮蔽”形式的自注意力(Masked Multi-Head Attention),以防止预测过程中访问未来的时间步数据; - 还有一个用于关注编码器输出的交叉注意机制(Cross Attention); ### 位置编码(Position Encoding) 由于原始版本的 Transformer 并未引入循环或卷积操作来保留顺序信息,因此需要加入显式的位置编码来表示词语间的相对位置信息。 ### 应用场景 Transformers 已经成为许多 NLP 任务的标准工具之一,如机器翻译、文本生成等。此外,在计算机视觉和其他非NLP领域的应用也越来越多见。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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