transformer matlab代码实现

以下是一个简单的Transformer模型的Matlab代码实现示例：

% 定义超参数
num_layers = 6;  % Transformer层数
num_heads = 8;   % 注意力头数
hidden_size = 512;  % 隐层维度
ffn_size = 2048;  % 前馈网络维度
input_vocab_size = 10000;  % 输入词汇表大小
target_vocab_size = 10000; % 目标词汇表大小
max_sequence_length = 100; % 最大序列长度

% 定义输入和输出的序列
input_sequence = randi([1, input_vocab_size], [1, max_sequence_length]);
target_sequence = randi([1, target_vocab_size], [1, max_sequence_length]);

% 构建Transformer模型
encoder_input = input_sequence;
decoder_input = target_sequence(1:end-1);
decoder_target = target_sequence(2:end);

% 构建编码器
encoder_output = encoder_input;
for layer = 1:num_layers
    % 自注意力机制
    encoder_output = self_attention(encoder_output);
    
    % 前馈神经网络
    encoder_output = feed_forward(encoder_output);
end

% 构建解码器
decoder_output = decoder_input;
for layer = 1:num_layers
    % 掩码的自注意力机制
    decoder_output = masked_self_attention(decoder_output);
    
    % 编码-解码注意力机制
    decoder_output = encoder_decoder_attention(decoder_output, encoder_output);
    
    % 前馈神经网络
    decoder_output = feed_forward(decoder_output);
end

% 定义损失函数
loss = cross_entropy_loss(decoder_output, decoder_target);

% 反向传播更新参数
% ...

% 实现各个子模块的函数
function output = self_attention(input)
    % 自注意力机制的实现
    output = input;
    % ...
end

function output = feed_forward(input)
    % 前馈神经网络的实现
    output = input;
    % ...
end

function output = masked_self_attention(input)
    % 掩码的自注意力机制的实现
    output = input;
    % ...
end

function output = encoder_decoder_attention(decoder_input, encoder_output)
    % 编码-解码注意力机制的实现
    output = decoder_input;
    % ...
end

function loss = cross_entropy_loss(predicted, target)
    % 交叉熵损失函数的实现
    loss = -sum(log(predicted(target)));
end

请注意，这只是一个简单的示例，实际的Transformer模型可能还包括其他组件和细节。在实践中，您可能需要使用更高效的方法来处理注意力机制和前馈神经网络等计算。此外，您还需要实现训练循环和参数更新等步骤。以上代码仅供参考，并且可能需要根据您的具体需求进行修改和优化。