Transformer编码解码的图形展示

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google在2017年提出的BERT模型中引入，并广泛应用于自然语言处理任务。它的编码解码过程通常在一张称为"自注意力图"（Self-Attention Graph）的结构中呈现。

在图形展示上，主要包括以下几个部分：

1. **输入嵌入**：将文本序列转换为一系列密集向量表示，每个词都有一个对应的嵌入向量。

2. **位置编码**：为了保留序列信息，除了词嵌入外，还会有位置编码，它会根据词语在序列中的相对位置添加额外的信息。

3. **多头自注意力层（Multi-Head Attention）**：这是一个关键组件，包含若干个独立的注意力头，每个头部计算一部分关注区域，然后所有结果合并。图形中，这部分展示了查询、键和值之间的交互，形成注意力权重矩阵。

4. **前馈神经网络（Feedforward Networks）**：在自注意力层之后，通过点积层和残差连接进行非线性变换，增强模型表达能力。

5. **编码器（Encoder）**：上述步骤反复执行，逐层传递，最终得到整个序列的上下文表示。

6. **解码器（Decoder）**：解码器在编码器的基础上工作，同样有多头自注意力和前馈网络，但它有一个限制，即只能看到前面生成的部分，防止了循环依赖。

7. **注意力掩码**：在解码过程中，用于防止当前词访问后续词，保持预测的顺序性。

8. **输出层**：最后，解码器的输出经过一层或多层全连接层，生成最终的预测结果。

相关问题

Transformer Unet

Transformer Unet是一种基于Transformer和Unet的深度学习模型，用于图像分割任务。它结合了Transformer的自注意力机制和Unet的编码器-解码器结构，能够在保持高分辨率的同时有效地捕获全局上下文信息。在许多图像分割任务中，Transformer Unet已经取得了很好的效果。

由于Transformer Unet基于Transformer，因此它需要大量的图形存储空间。但是，相对于其他基于卷积神经网络的模型，Transformer Unet不会增加太多的权重文件大小，因此更适合于2D图像。此外，对于Transformer Unet来说，最佳分辨率是T-Unet，而高分辨率会降低Transformer的效率，因为同时阵列序列的长度也在减少，而这对于Transformer的自注意力层是必不可少的。

Transformer模型图

我可以为您描述Transformer模型的基本结构，但由于文本环境的限制，无法绘制图形。下面是Transformer模型的基本结构：

1. 编码器（Encoder）：
- 输入嵌入层（Input Embedding）：将输入序列中的单词或符号转换为向量表示。
- 位置编码层（Positional Encoding）：为输入序列中的每个位置添加位置信息。
- 自注意力层（Self-Attention Layer）：计算每个位置与其他位置之间的依赖关系。
- 前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer）：对每个位置的表示进行非线性变换。
- 编码器堆叠（Encoder Stacking）：将多个自注意力层和前馈神经网络层堆叠起来，提高建模能力。

2. 解码器（Decoder）：
- 目标嵌入层（Target Embedding）：将目标序列中的单词或符号转换为向量表示。
- 位置编码层（Positional Encoding）：为目标序列中的每个位置添加位置信息。
- 自注意力层（Self-Attention Layer）：计算每个位置与其他位置之间的依赖关系。
- 编码-解码注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）：将编码器的输出与解码器当前位置的表示结合起来。
- 前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer）：对每个位置的表示进行非线性变换。
- 解码器堆叠（Decoder Stacking）：将多个自注意力层、编码-解码注意力层和前馈神经网络层堆叠起来，提高建模能力。

以上是Transformer模型的基本结构，通过多个编码器和解码器层的堆叠，Transformer能够同时捕捉输入序列和目标序列中的信息，并生成准确的输出。