7. 阐述Transformer的基本结构(需配合图表),并简要介绍Transformer与注意力机制的关系。
时间: 2024-06-28 19:00:41 浏览: 3
Transformer是深度学习中用于序列数据处理的一种重要模型,特别是自然语言处理(NLP)任务中,如机器翻译和文本生成。其基本结构由以下几个关键部分组成:
1. **自注意力层**(Self-Attention Layer):这是Transformer的核心组件,它引入了注意力机制,使得模型能够同时关注输入序列中的所有位置。每个位置的输入都会通过查询、键(Query, Key)和值(Value)映射,计算出一个加权和,权重由查询与键之间的相似度决定。
2. **位置编码**(Positional Encoding):为了保留序列的顺序信息,因为自注意力机制默认忽略了位置信息,所以通常会为每个位置添加一个固定大小的向量。
3. **多头注意力**(Multi-Head Attention):将自注意力分成多个“头”(heads),每个头处理输入的不同方面,然后将结果合并,提高模型表达能力。
4. **前馈神经网络(Feedforward Networks)**:每个自注意力块后,通常跟着一个全连接层(也称为点积层或Mlp)进行进一步的信息处理。
5. **残差连接(Residual Connections)**:使用残差连接允许信息直接从输入传递到输出,有助于梯度传播和模型训练。
6. **Layer Normalization**:对每一层的输入进行规范化,有助于加速训练。
**注意力机制与Transformer的关系**:
注意力机制是Transformer的灵魂,它通过计算输入序列中不同位置之间的关联程度,赋予每个位置不同的权重。在自注意力层中,模型根据当前词与所有其他词的相关性来决定如何“关注”它们,从而更好地捕捉全局依赖性。而Transformer完全基于这种注意力机制,摒弃了循环(RNN)或卷积(CNN)等传统处理序列的方式,使得模型并行化处理成为可能,大大提高了计算效率。
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