transformer的架构

Transformer架构由编码器和解码器两部分组成。编码器和解码器都由多个堆叠的注意力机制和前馈神经网络组成。编码器将输入序列转换为一系列隐藏状态，解码器则利用这些隐藏状态生成输出序列。

编码器的每个注意力机制都将当前位置的隐藏状态与所有输入位置的隐藏状态进行比较，以计算该位置的注意力分数。得分越高，该位置的隐藏状态对当前位置的输出的贡献就越大。这些注意力分数经过softmax函数进行归一化，并用它们对输入序列中的所有隐藏状态进行加权平均。这个加权平均向量成为编码器在该位置的输出。

解码器在每个位置生成输出时，也使用注意力机制来计算与编码器中的每个位置的注意力分数。但是，它还会使用另一个注意力机制来计算前一个位置的隐藏状态与编码器中的每个位置的注意力分数。这两个注意力分数的加权平均向量将作为解码器在该位置的输出。最终的输出序列是通过softmax函数将每个位置的输出向量转换为概率分布。

相关问题

Transformer架构

Transformer架构是一种用于处理序列数据的深度学习模型架构，广泛应用于自然语言处理任务中。它在2017年被提出，并在机器翻译任务中取得了很大的成功。

Transformer架构的核心思想是自注意力机制（self-attention mechanism），它能够有效地捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力机制通过计算每个位置与其他位置之间的相对重要性来对输入进行加权聚合，从而产生上下文表示。这种机制使得模型能够同时考虑整个输入序列的上下文信息，而不仅仅是局部或固定窗口的上下文。

Transformer架构由编码器（encoder）和解码器（decoder）组成。编码器负责将输入序列编码成上下文表示，而解码器则利用编码器的输出和自注意力机制来生成输出序列。

Transformer架构的优点包括并行计算的能力、对长距离依赖关系的建模能力以及有效地处理输入序列的能力。这使得它成为处理自然语言处理任务的有力工具，如机器翻译、文本生成、对话系统等。

transformer 架构

Transformer架构是一种用于自然语言处理和机器翻译任务的神经网络模型。它是由Google的Vaswani等人在2017年提出的一篇论文《Attention Is All You Need》中引入的。Transformer采用了注意力机制（attention mechanism）来实现输入序列和输出序列之间的关联建模，相比传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer具有更好的并行性，能够处理更长的输入序列，并且能够捕捉更全局的上下文信息。

Transformer架构由编码器（encoder）和解码器（decoder）组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维特征表示，解码器负责根据编码器的输出生成目标序列。在编码器和解码器的每个层中，Transformer使用自注意力机制来计算注意力权重，从而对输入序列中的不同位置进行加权聚合，以获得更准确的表示。此外，Transformer还引入了残差连接和层归一化机制来加强模型的训练和泛化能力。

Transformer架构的核心思想是通过多头自注意力机制和前馈神经网络层来实现序列间的关联建模。多头自注意力机制可以同时关注不同位置的信息，从而更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。前馈神经网络层则负责对特征进行非线性变换和映射。通过堆叠多个编码器和解码器层，Transformer能够逐层地提取高层次的语义信息，并生成准确的输出序列。

总之，Transformer架构是一种基于注意力机制的神经网络模型，用于解决自然语言处理和机器翻译等任务。它通过编码器和解码器的组合来实现序列间的关联建模，并通过多头自注意力机制和前馈神经网络层来提取和转换特征。Transformer架构在自然语言处理领域取得了重大突破，并成为了工业界的风向标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer(二)--论文理解：transformer 结构详解](https://blog.csdn.net/nocml/article/details/110920221)[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* [深度学习 Transformer架构解析](https://blog.csdn.net/mengxianglong123/article/details/126261479)[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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