Transformer模型流程
时间: 2024-03-12 15:42:05 浏览: 33
Transformer模型是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型,它在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。下面是Transformer模型的基本流程:
1. 输入编码(Input Encoding):将输入序列中的每个单词转换为向量表示。常用的方法是使用词嵌入(Word Embedding)技术,将每个单词映射到一个低维向量空间。
2. 位置编码(Positional Encoding):由于Transformer模型没有使用循环神经网络,无法通过位置顺序来捕捉序列中单词的顺序信息。因此,需要添加位置编码来表示单词在序列中的位置关系。
3. 自注意力机制(Self-Attention):Transformer模型的核心是自注意力机制。它通过计算每个单词与其他单词之间的相关性得分,来捕捉全局上下文信息。具体而言,对于输入序列中的每个单词,通过计算与其他单词的相似度得到一个权重向量,然后将这个权重向量与其他单词的向量进行加权求和,得到该单词的表示。
4. 编码器(Encoder):编码器由多个相同结构的层组成,每个层都包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。多头自注意力机制可以同时学习多个不同的注意力表示,从而更好地捕捉不同层次的语义信息。前馈神经网络则用于对每个单词的表示进行非线性变换。
5. 解码器(Decoder):解码器也由多个相同结构的层组成,每个层包含一个多头自注意力机制、一个多头编码器-解码器注意力机制和一个前馈神经网络。解码器的输入是目标序列的表示,通过自注意力机制来捕捉目标序列中的上下文信息,通过编码器-解码器注意力机制来对输入序列和目标序列之间的相关性进行建模。
6. 输出生成(Output Generation):解码器最后一层的输出经过一个线性变换和Softmax函数,生成最终的输出概率分布。在机器翻译任务中,可以根据输出概率分布选择概率最高的单词作为翻译结果。