transformer推导
时间: 2023-10-14 13:08:03 浏览: 42
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,主要用于序列到序列的任务,如机器翻译、文本摘要等。下面是Transformer的推导过程:
1. 输入序列经过一个Embedding层,将每个词转换为一个d维向量。
2. 加入位置编码,使得每个词的位置信息也被编码到向量中。
3. 经过N个Encoder层,每个Encoder层包含两个子层:
- 自注意力层:通过计算输入序列中每个词与其他词的相似度,得到每个词对其他词的权重,然后将这些权重作为加权系数对所有词的向量进行加权求和,得到每个词的自注意力表示。
- 前馈神经网络层:对自注意力表示进行全连接神经网络的计算,得到每个词的新表示。
4. 经过N个Decoder层,每个Decoder层包含三个子层:
- 自注意力层:与Encoder中的自注意力层类似,但是在计算权重时需要考虑到当前位置之前的所有位置。
- 编码器-解码器注意力层:计算当前位置与输入序列中所有位置的相似度,得到当前位置对输入序列中所有位置的权重,然后将这些权重作为加权系数对输入序列中所有位置的向量进行加权求和,得到当前位置的编码器-解码器注意力表示。
- 前馈神经网络层:对自注意力表示和编码器-解码器注意力表示进行全连接神经网络的计算,得到当前位置的新表示。
5. 经过一个线性变换层和Softmax层,将Decoder的输出转换为概率分布,得到最终的输出序列。
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Transformer模型是一种基于自注意力机制的序列到序列模型,广泛应用于自然语言处理任务中,如机器翻译、文本生成等。下面是Transformer模型的数学推导:
1. 自注意力机制(Self-Attention):
自注意力机制是Transformer模型的核心组成部分,用于计算输入序列中每个位置的表示与其他位置的关联程度。假设输入序列为X=[x1, x2, ..., xn],其中xi表示第i个位置的向量表示。自注意力机制通过计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)之间的相似度来确定不同位置之间的关联程度。
首先,通过线性变换将输入序列X映射为查询Q、键K和值V:
Q = XWQ
K = XWK
V = XWV
其中WQ、WK和WV是可学习的权重矩阵。
然后,计算查询Q与键K之间的相似度得到注意力权重A:
A = softmax(QK^T / sqrt(d_k))
其中d_k表示查询和键的维度。
最后,通过注意力权重A对值V进行加权求和得到自注意力输出O:
O = AV
2. 多头注意力机制(Multi-Head Attention):
为了捕捉不同关注点的信息,Transformer模型引入了多个注意力头。每个注意力头都有自己的查询、键和值的线性变换矩阵,通过并行计算多个注意力头的输出,最后将它们拼接在一起得到最终的多头注意力输出。
3. 前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network):
Transformer模型还包含一个前馈神经网络,用于对每个位置的表示进行非线性变换。前馈神经网络由两个线性变换和一个激活函数组成。
4. 编码器和解码器:
Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器用于将输入序列编码为一系列表示,解码器则根据编码器的输出和目标序列生成相应的输出序列。
以上是Transformer模型的数学推导。如果你还有其他问题,请继续提问。