Transformer笔记

Transformer是一种用于自然语言处理的模型，它是由Google在2017年提出的。Transformer的主要思想是使用自注意力机制来代替传统的循环神经网络和卷积神经网络。Transformer主要分为encoder和decoder两部分，其中encoder用于将输入序列转换为一系列特征向量，而decoder则用于将这些特征向量转换为输出序列。Transformer的优点是可以并行计算，因此在训练和推理时速度较快。同时，Transformer还可以处理不定长的输入序列，因此在处理自然语言任务时非常有用。

具体来说，Transformer的输入可以是一段音频、一个图网络、一句话等等，输出也可以是不同类型的信息。Transformer的结构图可以参考引用中的图片。在训练时，Transformer的encoder和decoder都包含6层，每一层都有多头自注意力机制和前馈神经网络。在训练时，这些层是一起训练的，而在推理时，只需要使用训练好的模型即可。

相关问题

李宏毅transformer笔记

李宏毅是一位著名的机器学习和深度学习专家，他在教学视频中也提到了Transformer模型。下面是一些关于李宏毅关于Transformer的笔记总结：

1. Transformer 是一种基于注意力机制（attention mechanism）的序列到序列（sequence-to-sequence）模型。它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。

2. Transformer 模型的核心思想是完全摒弃了传统的循环神经网络（RNN）结构，而是采用了自注意力机制（self-attention mechanism）来建模输入序列之间的依赖关系。

3. 自注意力机制能够将输入序列中的每个位置与其他位置建立联系，从而捕捉到全局上下文的信息。它能够解决传统的RNN模型在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。

4. Transformer 模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责将输入序列表示为高维向量，解码器则根据编码器的输出生成目标序列。

5. 编码器和解码器由多个层堆叠而成，每一层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制可以并行地学习输入序列中不同位置之间的关系。

6. Transformer 模型还引入了残差连接（residual connection）和层归一化（layer normalization）来帮助模型更好地进行训练和优化。

这些是李宏毅关于Transformer的一些主要笔记总结，希望对你有所帮助。注意，这些总结仅代表了我对李宏毅在其教学视频中所讲述内容的理解，如有误差请以李宏毅本人的观点为准。

transformer的缺点

回答: Transformer模型的优点是可以实现快速的并行运算，而且它最早被用于翻译任务。然而，Transformer也有一些缺点。其中一个缺点是Transformer模型需要大量的计算资源和存储空间来进行训练，这可能对于一些资源有限的设备或环境来说是一个挑战。此外，由于Transformer模型是基于自注意力机制的，它对于序列中的每个位置都需要计算注意力权重，这可能导致在处理非常长的序列时效率较低。另外，Transformer模型也需要大量的训练数据来达到良好的性能，这在某些领域可能会受到限制。综上所述，尽管Transformer模型有许多优点，但它也有一些缺点需要考虑。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer笔记](https://blog.csdn.net/weixin_42475060/article/details/121101749)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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