transformer 流程
时间: 2023-09-21 21:07:21 浏览: 53
Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构,常用于自然语言处理任务中,如机器翻译、文本分类、对话生成等。
下面是 Transformer 的主要流程:
1. 输入嵌入层(Input Embedding Layer):将输入的文本序列转换为向量表示,每个词都用一个向量表示,可以通过 Word2Vec、GloVe 等算法进行预训练。
2. 位置编码(Positional Encoding):为了在输入向量中加入位置信息,需要对每个位置进行编码,通常使用正弦和余弦函数来编码。
3. 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention):将编码后的向量作为输入,利用自注意力机制计算出每个词与其他词的关联程度,并生成相应的权重。通过多头机制,可以同时学习不同的关注点,提高模型的泛化能力。
4. 层归一化(Layer Normalization):将自注意力计算得到的结果与输入向量相加,然后进行层归一化,使得模型更加稳定。
5. 前馈神经网络(Feedforward Neural Network):在每个注意力层之后,使用一个全连接的前馈神经网络来处理输出,增加模型的非线性能力。
6. 输出层(Output Layer):对最后一个注意力层的结果进行池化或者使用全连接层,得到输出结果。
7. 损失函数(Loss Function):通常使用交叉熵作为损失函数,计算模型预测输出与真实标签之间的差距,通过反向传播算法更新模型参数。
以上就是 Transformer 的主要流程,通过多层堆叠,可以构建深度神经网络实现更加复杂的自然语言处理任务。