transformer完整讲解

Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的神经网络模型。它由编码器和解码器组成，其中编码器用于将输入序列转换为一系列隐藏表示，而解码器则根据这些隐藏表示生成输出序列。Transformer的核心是自注意力机制，它允许模型在处理输入时，根据输入中的不同位置和上下文信息来动态地调整注意力。

具体来说，Transformer的整体架构由多个编码器和解码器组成。编码器由多层堆叠的编码器组成，每个编码器由两个子层组成：多头自注意力机制和前馈神经网络。这些子层之间通过残差连接和层归一化进行连接。解码器也类似，但在其堆栈中还添加了一个额外的多头注意力机制，用于将编码器的信息融合到解码器中。

在训练过程中，Transformer使用掩码机制来确保在预测位置i时只依赖于小于i位置的已知输出，并且不使用后续真值。此外，为了捕捉位置信息，模型在输入中引入了位置编码，其中使用了正余弦编码。

总的来说，Transformer通过自注意力机制和编码器-解码器结构实现了在自然语言处理任务中的出色表现。