transformer编码方式

Transformer是一种基于自注意力机制的编码器-解码器模型，广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成等。下面是Transformer编码器的介绍：

Transformer编码器由多个相同的层组成，每个层都有两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。在自注意力机制中，输入序列中的每个位置都会计算出一个加权的表示，这样每个位置都可以关注到其他位置的信息。前馈神经网络则对每个位置的表示进行非线性变换。

具体来说，Transformer编码器的输入是一个序列的嵌入表示，每个嵌入表示包含了词向量和位置编码。位置编码用于表示单词在序列中的位置信息，以便模型能够捕捉到序列的顺序关系。

在每个编码器层中，首先进行自注意力计算。自注意力机制通过计算查询、键和值之间的相似度来为每个位置生成加权表示。然后，通过对加权表示进行加权求和，得到每个位置的自注意力输出。接下来，将自注意力输出输入到前馈神经网络中进行非线性变换。前馈神经网络由两个全连接层组成，通过使用激活函数（如ReLU）对每个位置的表示进行变换。

通过堆叠多个编码器层，Transformer编码器可以逐渐提取输入序列的高级语义信息。最后，编码器的输出可以用于下游任务，如机器翻译中的解码器。