解读Transformer架构

Transformer是一种基于注意力机制的序列到序列模型，其架构主要分为编码器和解码器两部分。其中，编码器由多个相同的层组成，每个层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络；解码器也由多个相同的层组成，每个层包含三个子层：多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。

在编码器中，多头自注意力机制可以将输入序列中的每个词与其他词进行交互，从而捕捉输入序列中的上下文信息；前馈神经网络则可以更好地提取特征。每个编码器层都可以获得前一层编码器层的输出作为输入，从而更好地捕捉输入序列中的上下文信息。

在解码器中，多头自注意力机制可以将目标序列中的每个词与其他词进行交互，从而捕捉目标序列中的上下文信息；编码器-解码器注意力机制可以将解码器中的每个词与编码器中的所有词进行交互，从而将编码器中的上下文信息与解码器中的上下文信息进行融合；前馈神经网络则可以更好地提取特征。每个解码器层都可以获得前一层解码器层的输出作为输入，从而更好地捕捉目标序列中的上下文信息。

通过这种架构，Transformer可以更好地处理长序列和捕捉全局依赖关系，从而在机器翻译、自然语言处理等领域取得了很好的效果。