Transformer的基本结构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络，主要用于序列到序列的任务，比如机器翻译、文本生成等。它的基本结构包括以下几个部分：

1. 输入嵌入层（Input Embedding Layer）：将输入的词或字符序列转换成向量表示，通常使用词嵌入（Word Embedding）或字符嵌入（Character Embedding）来实现。

2. 编码器（Encoder）：由多个编码器层堆叠而成，每个编码器层都包括自注意力机制（Self-Attention Layer）和前馈神经网络（Feed-Forward Layer）两个子层，通过这些子层对输入序列进行编码。

3. 解码器（Decoder）：由多个解码器层堆叠而成，每个解码器层也包括自注意力机制、前馈神经网络以及编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention Layer）三个子层，通过这些子层对编码器输出进行解码。

4. 输出层（Output Layer）：将解码器输出的向量表示转换成最终的输出结果，比如文本或者标签。

总体来说，Transformer主要通过自注意力机制来捕捉输入序列中的依赖关系，进而实现序列到序列的任务。同时，它还采用了残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）等技术来加速训练和提高模型性能。

相关问题

Transformer 网络的基本结构

Transformer 网络由多个 Transformer 模块堆叠而成。每个 Transformer 模块包含两个子层：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前向全连接网络（Feed-Forward Network）。同时，每个子层还包含一个残差连接（Residual Connection）和一个层归一化（Layer Normalization）操作。Transformer 网络的输入和输出都是一系列嵌入向量，其中每个向量表示一个单词或一个字符的特征。

transformer 的结构

Transformer是一种包含encoder-decoder结构的模型。它的基本思想是通过自注意力机制来处理输入序列和输出序列之间的依赖关系。Transformer可以被用于语言建模等任务，其中decoder的Transformer在语言建模中表现出色。在Transformer中，有一个超参数被称为"Use Factorized Self-Attention"。该模型的详细结构和工作机制可以参考引用和引用。