transformer模型详解

时间: 2023-07-09 10:55:53 浏览: 44
Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型,由Google在2017年提出,用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成等。相对于传统的循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN),Transformer模型在处理长序列数据时具有更好的效果和更高的并行化能力。 Transformer模型主要由两个部分组成:编码器和解码器。编码器和解码器都由多层的Transformer模块组成。每个模块都由两个子层组成:自注意力子层和前馈神经网络子层。 自注意力子层通过对输入序列中的每个元素计算注意力权重,从而对输入序列进行编码。前馈神经网络子层对每个元素的编码进行非线性变换,从而增强模型的表达能力。 在解码器中,除了自注意力和前馈神经网络子层外,还需要添加另一个注意力子层,用于对编码器的输出进行注意力。这种结构被称为“注意力机制”,它可以使模型更好地捕捉输入序列中的相关信息,从而提高模型的性能。 总的来说,Transformer模型通过自注意力机制和注意力机制,可以对输入序列进行有效的编码和解码,从而在自然语言处理任务上取得了很好的效果。
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Transformer 模型详解

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络模型,由 Vaswani 等人在 2017 年提出,用于解决自然语言处理中的序列到序列(Sequence-to-Sequence)任务,如机器翻译、文本摘要等。相比于传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),Transformer 模型具有并行计算能力强、长距离依赖性建模能力强等优点。 Transformer 模型主要由编码器和解码器两部分组成。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成,每个层包含两个子层:多头自注意力机制和全连接前馈网络。其中,自注意力机制用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系,全连接前馈网络用于对每个位置的特征进行非线性变换。 在自注意力机制中,每个输入位置都会与其他位置计算相似度得到权重,然后将所有位置的特征按照权重进行加权求和,得到该位置的表示。为了提高模型的表达能力,Transformer 模型使用了多头注意力机制,即将输入特征分别进行不同的线性变换后再进行自注意力计算,最后将不同头的结果进行拼接。 在训练过程中,Transformer 模型采用了一种叫做“Masked Self-Attention”的技巧,即在解码器的自注意力计算中,只允许当前位置之前的位置进行注意力计算,以避免模型在预测时使用未来信息。

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