Transformer Networks原理

Transformer网络是一种基于自注意力机制的深度学习模型，由Google在2017年发布的一篇名为《Attention is All You Need》的论文中首次引入。它在机器翻译领域取得了突破，并广泛应用于自然语言处理(NLP)的各种任务，如文本生成、问答系统和文本分类等。

Transformer的基本原理包括以下几个部分：

1. **自注意力机制（Self-Attention）**：这是Transformer的核心，它允许模型同时考虑输入序列中的所有元素，而不是像RNN那样按照固定顺序处理。自注意力计算每个位置的权重，即该位置与序列中其他位置的相关性。

2. **位置编码（Positional Encoding）**：由于自注意力机制丢失了顺序信息，需要额外的方式告知模型每个词的位置。这可能是嵌入式的，比如Sinusoidal Positional Encodings，或者其他形式的编码方式。

3. **多头注意力（Multi-Head Attention）**：为了增强表示力，Transformer采用了并行处理多个注意力头的方式，每头负责关注序列的不同方面，最后再将结果合并。

4. **点式前馈层（Feed Forward Networks, FFN）**：在自注意力层之后，Transformer还包括一个简单的前馈神经网络，用于进一步转换和非线性变换。

5. **残差连接（Residual Connections）**：如同ResNet，残差块被用于连接不同层级，帮助模型更深地学习，同时也解决了梯度消失的问题。

6. **层间归一化（Layer Normalization）**：在每个注意力和FFN层之后，会进行归一化，以稳定网络的训练。

Transformer通过堆叠多个这样的注意力和FFN层构成编码器（Encoder）和解码器（Decoder），分别处理输入序列和生成目标序列。Encoder捕捉输入的信息，而Decoder则基于此信息逐步生成新的内容。