transformer有那些模块

Transformer模型由以下几个主要模块组成：

1. Encoder：编码器负责将输入序列进行编码。它由多个相同的层组成，每层包含自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）子层。

2. Decoder：解码器负责将编码器输出的表示转化为目标序列。类似于编码器，解码器也由多个相同的层组成，每层包含自注意力机制、编码器-解码器注意力机制（encoder-decoder attention）和前馈神经网络子层。

3. Self-Attention机制：自注意力机制可以计算输入序列中不同位置的相关性。它通过对输入序列中的每个位置计算加权和来为每个位置生成表示。Transformer中使用了多头注意力机制（multi-head attention），可以并行计算多个不同的注意力表示。

4. 前馈神经网络：前馈神经网络是Transformer模型中每个子层的一部分。它是一个全连接的神经网络，负责对输入进行非线性变换。

5. 残差连接与层归一化：为了帮助梯度流动和避免梯度消失问题，Transformer模型使用了残差连接（residual connections）和层归一化（layer normalization）。

以上是Transformer模型的主要模块，它们共同组成了一个强大的序列到序列模型。

相关问题

transformer注意力模块

Transformer中的注意力模块是其核心组件之一，它被称为自注意力机制(self-attention mechanism)。注意力机制的目的是为了捕捉输入序列中的上下文关系，使得模型能够更好地理解和处理序列数据。

在Transformer的注意力模块中，首先将输入序列映射到三个不同的向量空间：查询向量(Query)，键向量(Key)，和值向量(Value)。然后通过计算查询向量与键向量之间的相似度得到注意力分数，再将注意力分数与值向量相乘，得到加权后的值向量。最后将加权后的值向量进行线性变换，得到最终的输出。

具体来说，注意力分数计算的公式如下：
注意力分数 = softmax(查询向量 × 转置(键向量) / 根号嵌入维度)
其中，softmax函数用于将相似度转化为概率分布，根号嵌入维度是为了缩放相似度的值，避免梯度消失或爆炸。

transformer 中GF模块

GF模块是指Gradient Feature模块，该模块是在Transformer中引入的一种改进结构。它的作用是在每个Transformer block中引入额外的梯度信息，以增强模型对空间位置和局部信息的建模能力。通过将梯度特征与输入特征进行融合，GF模块能够更好地捕捉对象边界和细节信息，提高目标检测和图像分割任务的性能。