RQ-VAE Transformer

RQ-VAE Transformer（Recursive Query-Value Autoencoder Transformer）是一种结合了变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）和Transformer架构的模型。它特别适用于处理序列数据，如文本，通过递归地学习查询-值对来捕捉潜在结构和复杂依赖关系。

这个模型通常包括以下几个关键组件[^4]:
1. **Transformer编码器**：用于编码输入序列，提取其表示。
2. **Query-Value机制**：在每个编码器位置，模型生成一个查询向量和一个潜在值向量，这两个向量用于解码过程。
3. **递归结构**：通过递归地使用查询向量与先前的潜在值向量相结合，模型能够处理序列中的长距离依赖。
4. **变分自编码器**：用于学习潜在空间的分布，通过重构误差和潜在变量的KL散度损失来训练模型。

举个简单的例子[^5]，在自然语言处理任务中，RQ-VAE Transformer可能会这样工作：

# 假设我们有一个句子列表
sentences = ["This is a sentence", "Another one here", ...]

# 使用Transformer编码器编码每个句子
encoder_output = transformer_encoder(sentences)

# 在解码阶段，对于每个位置，生成查询和值
query, value = generate_query_and_value(encoder_output)

# 递归地生成句子的潜在表示
latent_sequence = recursive_decode(query, value, encoder_output)

# 最后，通过VQ-VAE重构原始句子
reconstructed_sentences = vae_reconstruct(latent_sequence)