详细介绍transformer encoder组件

Transformer Encoder是Transformer模型中的一个核心组件，它负责将输入序列转换为一系列隐藏状态，其中每个隐藏状态都是序列中对应位置的输入信息的表示。Transformer Encoder由多个Encoder Layer组成，每个Encoder Layer包含两个子层：Multi-Head Attention和Feed-Forward Network。

Multi-Head Attention子层是Transformer Encoder的核心，它通过多个并行的注意力机制来捕捉序列中的不同关系。在这个子层中，输入序列首先被拆分成多个向量，然后每个向量都被映射到多个不同的空间，这些空间被称为“头”。每个头都计算自己的注意力权重，然后将这些权重组合成一个向量，作为该头的输出。最后，所有头的输出向量被拼接起来，形成最终的输出向量。

Feed-Forward Network子层是一个简单的前馈神经网络，它接受Multi-Head Attention子层的输出作为输入，然后通过两个全连接层来映射到一个新的向量空间。这个子层的目的是通过非线性变换来增强输入序列的表示能力。

Transformer Encoder组件的优势在于它可以并行计算，因为Multi-Head Attention子层中的每个头都是独立计算的，这样可以大大提高模型的训练速度。此外，Multi-Head Attention子层能够捕捉序列中不同位置之间的关系，使得模型能够更好地理解输入序列的语义。