transformer模型代码 matlab

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google的DeepMind团队在2017年提出，用于自然语言处理任务如机器翻译。在MATLAB中实现Transformer模型，你需要使用其内置的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）以及一些相关的库。

以下是简要步骤：

1. **安装必要的库**：确保已经安装了Deep Learning Toolbox，如果需要，还可以考虑安装像"DeepLearningTutorials"这样的社区支持包，它包含了一些预训练模型和示例。

2. **加载数据**：使用`dlarray`函数将文本序列转换为适合神经网络输入的张量。

3. **构建Transformer模型**：
- 定义编码器层（Encoder Layer），包括自注意力层（Multi-head Attention）、前馈神经网络（Feedforward Network）和残差连接（Residual Connections）。
- 使用循环或堆叠多个相同的编码器层形成编码器（Encoder Stack）。
- 构建解码器层（Decoder Layer），通常会添加位置编码（Positional Encoding）和掩码（Masking）以避免预测当前词依赖未来词的情况。

4. **设置超参数**：比如学习率、隐藏单元数、头的数量等。

5. **训练模型**：通过`trainNetwork`函数进行模型训练，提供输入数据、标签和优化器配置。

6. **评估和预测**：使用`classify`或`predict`函数对新数据进行推断。

% 示例代码片段
input_size = ...; % 输入序列长度
hidden_size = ...; % Transformer隐藏层大小
num_layers = ...;
num_heads = ...;

encoder_layer = dlnetwork.TransformerEncoderLayer(hidden_size, num_heads);
encoder_stack = stack(encoder_layer, num_layers);
decoder_layer = dlnetwork.TransformerDecoderLayer(hidden_size, num_heads);
decoder_stack = stack(decoder_layer, num_layers);

% 初始化模型
transformer_net = sequenceInputLayer(input_size, 'Name', 'inputs');
transformer_net = connect(transformer_net, encoder_stack);
transformer_net = connect(transformer_net, decoder_stack);

% 训练代码省略...