transformer原理代码

Transformer是一种用于自然语言处理和计算机视觉任务的深度学习模型。它由encoders和decoders两部分组成，其中每个部分由多个encoder/decoder堆叠而成。[2]

对于每个encoder，它包含self-attention和feed forward两个层。Self-attention是在输入序列中计算每个位置与其他位置之间的关联性，并为每个位置生成一个加权表示。Feed forward层则对这些加权表示进行变换和映射。

对于每个decoder，它包含mask self-attention, encoder-decoder attention和feed forward三个层。Mask self-attention用于在解码过程中对当前位置之后的信息进行掩码，以避免未来信息的泄露。Encoder-decoder attention用于将编码器的输出与解码器的输入进行关联，以便在生成输出时使用编码器的信息。Feed forward层同样用于对加权表示进行变换和映射。

Transformer模型的核心是self-attention机制，它能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，使得模型能够更好地理解上下文信息。通过堆叠多个encoder和decoder，Transformer能够处理长序列并保持较好的性能。

关于Transformer的原理和代码实现，你可以参考《搞懂 Vision Transformer 原理和代码.pdf》和《搞懂 Vision Transformer 原理和代码.xlsx》这两个引用中提供的资料。同时，你还可以参考一些相关的学术论文和博客文章，如所提供的链接，以获得更多详细的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [搞懂 Vision Transformer 原理和代码系列](https://download.csdn.net/download/weixin_43762994/87392516)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer 代码+原理](https://blog.csdn.net/init__/article/details/121585137)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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