transformer模型的框架图
时间: 2024-06-24 14:01:26 浏览: 9
Transformer模型是由Google在2017年提出的,它在自然语言处理(NLP)领域引起了革命性的变化,特别是用于机器翻译和语言模型等任务。Transformer模型的核心在于自注意力机制(Self-Attention),摒弃了传统的RNN(循环神经网络)中的递归结构,使得模型能够并行处理输入序列。
下面是Transformer模型的基本框架图介绍:
1. **输入嵌入**:首先,输入的词或字符序列被转换为密集的向量表示,这通常通过词嵌入(Word Embeddings)和位置编码(Positional Encoding)来完成。
2. **多层自注意力(Multi-head Attention)模块**:这是Transformer的核心部分,它包含多个注意力头(Head),每个头独立计算输入之间的相似度,并将结果合并。这个模块允许模型对不同部分的信息进行关注。
3. **前馈神经网络(Feedforward Networks)**:在自注意力之后,使用一个前馈神经网络进行点到点的特征变换,进一步提取输入信息。
4. **残差连接(Residual Connections)**:为了缓解梯度消失或爆炸的问题,Transformer模型在每层之间添加了残差连接,使得信息能够直接从上一层传递到下一层。
5. **层间归一化(Layer Normalization)**:在自注意力和前馈网络之后,通常会进行层间归一化,以稳定每一层的输出分布。
6. **点积注意力(Dot Product Attention)**:在自注意力模块中,通过计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)之间的点积,然后通过softmax函数得到注意力权重。
7. **堆叠(Stacking)**:为了增加模型的表达能力,Transformer模型通常由多个这样的编码器(Encoder)或解码器(Decoder)堆叠而成,每个层次之间共享参数。
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