transformer encoder

Transformer Encoder 是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络结构，用于处理序列数据，如自然语言。它由多个相同的编码器层（encoder layer）堆叠而成，每层包括多头自注意力层（multi-head self-attention layer）和前馈神经网络层（feedforward neural network layer）。
在自注意力层中，每个词向量与自身和其它词向量之间进行注意力计算，以捕捉不同词之间的关系。在前馈神经网络层中，每个词向量经过两个全连接层，以增强表示的表达能力。整个编码器层的输出是每个词向量在上下文中的新表示，可以用于下游任务，如语言建模、机器翻译、文本分类等。Transformer Encoder 的优点是能够并行计算，处理长序列效果好，且解决了循环神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。

相关问题

transformer Encoder

Transformer的Encoder是负责处理输入序列的部分。它通过一系列的层来将输入编码成机器可以容易学习的向量表示。首先，输入经过一个输入嵌入层，将输入转换为向量形式。然后，加入位置编码，为输入添加位置信息。接下来，通过多头注意力层对输入进行处理。然后，将上一步的输出与残差相加，并进行层归一化。之后，通过MLP层进一步处理。最后，再次将上一步的输出与残差相加，并进行层归一化。这样，Encoder将输入序列转换为了机器可以更好学习的表示。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [李宏毅 Transformer（介绍 + Encoder部分）](https://blog.csdn.net/missgrass/article/details/123342968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [5分钟理解transformer中的encoder](https://blog.csdn.net/xiufan1/article/details/122552132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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