Transformer分类模型结构示意图

下面是一个简化的示意图，展示了Transformer分类模型的结构：

       Input
         │
         ▼
    Embedding
         │
         ▼
    Positional Encoding
         │
         ▼
      Encoder
         │
         ▼
 Global Average Pooling
         │
         ▼
    Fully Connected Layer
         │
         ▼
     Softmax
         │
         ▼
    Output (Class Scores)

在这个示意图中，我略去了一些细节，但核心组件仍然存在。让我解释一下每个组件的作用：

1. 输入（Input）：输入数据，可以是文本、图像等。
2. 嵌入层（Embedding）：将输入数据映射到一个高维向量空间中，以便计算机能够更好地理解输入的含义。
3. 位置编码（Positional Encoding）：为了在输入数据中保留顺序信息，将位置信息编码到向量表示中，以便Transformer模型能够感知输入数据的顺序。
4. 编码器（Encoder）：由多个相同结构的编码层（Encoder Layer）堆叠而成。每个编码层包含了多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。
5. 全局平均池化（Global Average Pooling）：对编码器的输出进行全局平均池化操作，将每个特征向量的维度缩减为1。这有助于减少参数数量并提取整体特征。
6. 全连接层（Fully Connected Layer）：将全局平均池化后的特征向量映射到分类空间，得到每个类别的分数。
7. Softmax：对每个类别的分数进行归一化，得到概率分布。
8. 输出（Class Scores）：最终得到每个类别的分数或概率。

这个示意图展示了Transformer分类模型的整体结构，从输入到输出的流程，帮助理解模型的各个组件以及数据的流动方式。请注意，这仅是一个简化的示意图，实际模型中可能还包含其他组件和连接。