Transformer结构示意图

下面是一个Transformer结构的示意图：


Transformer结构主要分为编码器和解码器两部分。编码器和解码器都由多层的自注意力模块和前馈神经网络模块组成。自注意力模块用于对输入序列进行建模，前馈神经网络模块则用于对自注意力模块的输出进行非线性变换。在解码器中，还增加了一个多头注意力模块，用于对编码器的输出进行建模。整个结构被设计为全连接，因此在两个模块之间都有残差连接和层归一化操作。

相关问题

transformer结构示意图

抱歉，我目前无法提供图片或图形示意图。但是，我可以简要地描述transformer的结构。

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，由“编码器”和“解码器”组成。下面是Transformer的结构示意图：

输入 -> 编码器 -> 解码器 -> 输出

编码器和解码器均由多个层堆叠而成。每个层都由一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络组成。

在自注意力机制中，输入序列通过三个线性变换得到查询（query），键（key）和值（value）的表示。然后，将查询与键进行点积操作，并进行归一化处理，得到注意力权重。最后，将注意力权重与值进行加权求和得到表示。

在编码器中，输入序列被传入多个编码层，每个编码层包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层。在每个子层之间会使用残差连接和层归一化来保持信息的流动。

在解码器中，除了编码器的自注意力子层和前馈神经网络子层之外，还有一个额外的编码器-解码器注意力子层。这个子层用于对编码器的输出进行注意力操作，以便解码器可以关注输入序列的相关信息。

最后，解码器的输出经过一个线性变换和Softmax函数，生成最终的输出序列。

transformer结构图

根据引用中的描述，Transformer的整体结构由Encoder和Decoder两个部分组成，每个部分都包含6个block。我无法直接提供图片，但是你可以参考原始文章中的图示来获得更详细的Transformer结构图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer模型详解（图解史上最完整版）](https://blog.csdn.net/Trisyp/article/details/129202472)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer完全图解](https://blog.csdn.net/weixin_44305115/article/details/101622645)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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