transformer去雾

Transformer是一种近年来非常流行的模型，它利用自注意力机制来处理序列数据。Transformer的结构分为四个部分，其中最重要的是Encoder-Decoder部分。下面我将按照顺序介绍Transformer的网络结构。

首先是输入部分。Transformer的输入由一系列嵌入向量组成，这些向量可以是词嵌入或者其他类型的嵌入。每个输入嵌入向量都包含了丰富的语义信息，这有助于模型理解输入序列的含义。

接下来是自注意力机制。Transformer利用自注意力机制来计算输入序列中每个词与其他词之间的关系。这种机制允许模型在计算每个词的表示时，同时考虑到整个输入序列的上下文信息。通过计算注意力权重，模型可以确定哪些词对于当前词的表示最重要。这样的机制使得Transformer能够充分利用上下文信息，从而更好地理解输入序列。

然后是编码器部分。编码器由多个编码器层组成，每个编码器层都包含了一个多头自注意力子层和一个前馈神经网络子层。自注意力子层计算每个词的表示，前馈神经网络子层则对每个词的表示进行非线性变换。这样的设计使得编码器能够逐步地对输入序列进行抽象和表示。

接着是解码器部分。解码器也由多个解码器层组成，每个解码器层包含一个多头自注意力子层、一个编码器-解码器注意力子层和一个前馈神经网络子层。解码器通过自注意力子层来计算每个词的表示，通过编码器-解码器注意力子层来获取输入序列与输出序列之间的关系。最后，通过前馈神经网络子层对每个词的表示进行变换。

最后是输出部分。解码器的输出经过一个线性变换和一个softmax操作，得到每个位置上词的概率分布。根据这个概率分布，可以选择概率最高的词作为模型的输出。