transformer模型详解
时间: 2023-07-03 10:33:00 浏览: 43
Transformer模型是一种基于自注意力机制(self-attention mechanism)的序列到序列模型,它在自然语言处理领域中广泛应用于文本分类、机器翻译、文本生成等任务。
Transformer模型主要由两个核心部分组成:Encoder和Decoder。Encoder将输入序列作为输入并将其转换为一系列特征向量,Decoder则将这些特征向量作为输入并生成目标序列。
在Encoder中,输入序列首先通过一个叫做“Multi-Head Attention”的自注意力机制模块进行处理。这个模块能够计算输入序列中每个单词与其余单词之间的相似度,从而获得一个加权向量,表示该单词在输入序列中的重要性。这个加权向量被称为“注意力权重”,并用于计算该单词的特征向量。
除了Multi-Head Attention模块,Encoder还包括两个全连接层,分别进行位置编码和特征映射。位置编码是为了将序列中的每个单词与其在序列中的位置相关联,特征映射则用于将输入序列中的单词映射到低维空间中的特征向量。
在Decoder中,Multi-Head Attention模块被分为两部分:第一部分用于计算目标序列中每个单词与源序列中每个单词之间的相似度,第二部分用于计算目标序列中每个单词与其余单词之间的相似度。这两个部分的结果被用于计算目标序列中每个单词的特征向量,并用于生成下一个单词的条件概率分布。
整个模型的训练过程是基于最小化语言模型的损失函数进行的,即最小化目标序列中每个单词的条件概率与实际值之间的差距。
总之,Transformer模型通过自注意力机制和多头机制实现了对输入序列的深度表示学习,从而在自然语言处理任务中取得了非常出色的表现。