transformer的计算图长什么样
时间: 2023-07-28 16:08:45 浏览: 49
Transformer的计算图是一个由多个Transformer模块组成的图结构。每个Transformer模块由多个子层组成,包括自注意力层(Self-Attention)和前馈神经网络层(Feed-Forward Neural Network)。下面是一个简化的Transformer计算图示例:
```
输入数据 --> Encoder --> Decoder --> 输出数据
↓ ↑
自注意力层 自注意力层
↓ ↑
前馈神经网络 前馈神经网络
↓ ↑
残差连接 残差连接
```
在编码器(Encoder)中,输入数据经过多个相同的Transformer模块进行处理,每个模块都包含自注意力层和前馈神经网络层。每个模块的输出通过残差连接(Residual Connection)与输入相加,然后再进行层归一化(Layer Normalization)。
解码器(Decoder)也由多个Transformer模块组成,但它还包括一个额外的自注意力层,用于对编码器的输出进行注意力操作。解码器的最后一个模块的输出经过线性变换和Softmax函数得到最终的输出数据。
整个Transformer计算图的结构是一种层级化的、并行化的架构,通过自注意力机制和前馈神经网络层实现了对序列数据的建模和转换。
相关问题
transformer结构是什么样的?
A: Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention mechanism)的序列到序列模型,用于处理具有不定长序列输入的任务。它的整体结构由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,每部分都由多层Transformer Blocks组成,每个Transformer Block包括多头自注意力机制和前馈神经网络。Transformer的核心思想是利用自注意力机制让模型能够“自我学习”输入序列中不同位置之间的关系,从而更好地理解整个序列的结构和语义。
Transformer中使用了什么样的embedding技术
根据提供的引用内容,没有明确提到Transformer中使用了什么样的embedding技术。但是,Transformer中使用了位置编码来表示输入序列中每个单词的位置信息,这是一种特殊的embedding技术。具体来说,Transformer使用了一种基于正弦和余弦函数的位置编码方法,将位置信息编码为一个向量,然后将这个向量加到输入的词向量中,以表示每个单词在序列中的位置关系。
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