transform网络结构

Transformer网络结构完全由self-Attention和Feed Forward Neural Network组成。它由编码器和解码器两部分组成，每部分都有多个层。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每一层都包含一个self-Attention子层和一个Feed Forward Neural Network子层。在每个self-Attention子层中，输入序列中的每个位置都会与其他位置进行注意力计算，以获取每个位置的上下文相关性。在Feed Forward Neural Network子层中，通过将输入序列映射到一个高维空间，然后再映射回原始维度，可以实现非线性变换。通过堆叠编码器和解码器层，Transformer可以捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而提升模型性能。

相关问题

transform模型结构图

Transform模型，通常指Transformer架构，是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。这种模型结构图包含以下几个关键组件：

1. **编码器（Encoder）**：它包括多层Transformer块，每个块包含一个多头自注意力模块、前馈神经网络（Feedforward Networks）以及残差连接（Residual Connections）。每一层都对输入数据进行编码，提取其长期依赖关系。

2. **多头自注意力模块**：这个模块通过将输入分解成多个并行计算的“头”（Head），能够同时关注输入的不同部分，增强了模型处理全局信息的能力。

3. **位置编码（Positional Encoding）**：为了保持序列信息，位置编码为输入添加了位置相关的特征，使得模型可以理解单词之间的相对顺序。

4. **解码器（Decoder）**：如果用于生成任务如机器翻译或文本摘要，模型会有一个独立的解码器，它与编码器交替运行，并在自注意力和源序列自注意力（Source-Target Attention）之间切换，以便从已编码的信息中预测下一个词。

5. **注意力权重（Attention Weights）**：在自注意力模块中，每个位置会得到一个向量，表示它与其他位置的相关程度，这反映了注意力机制的核心思想。

transform编码器结构

Transform编码器是Transformer模型的核心组成部分，它是由维克托·奥尔瓦多·贡萨尔韦斯(Victor O. Goroshin)等在2017年提出的Self-Attention机制的基础上发展而来的。其基本结构包含以下几个关键部分：

1. **自注意力层（Self-Attention Layer）**：这是Transform编码器的核心，它通过计算每个位置的输入序列与其他所有位置之间的相似度，然后按照这个相似度权重对输入进行加权求和。这允许模型捕捉到序列中的全局上下文信息。

2. **位置编码（Positional Encoding）**：为了给Transformer提供序列顺序的信息，因为原始Self-Attention只关注内容，忽略了顺序，所以通常会添加位置编码，如Sinusoidal Positional Encoding，将位置信息嵌入到输入的向量中。

3. **残差连接（Residual Connections）**：这种结构有助于缓解梯度消失问题，并使得网络更容易训练。它让信息可以直接从输入流经到输出，减少了每一层都需要学习复杂的函数映射的需求。

4. **Layer Normalization（LN）**：每层前后都进行了层归一化，帮助稳定梯度并加速收敛。

5. **多头注意力(Multi-Head Attention)**：将注意力分成几个独立的“头”（heads），每个头专注于输入的不同方面，最后将结果合并，增加了模型的表达能力。

每个编码器层由多个这样的自注意力块组成，加上前馈神经网络(Feedforward Networks)用于进一步处理和整合信息。这些层交替执行，逐渐提取出输入序列的深层表示。