transformer框架模型
时间: 2023-08-12 14:09:42 浏览: 40
Transformer模型由编码器和解码器两部分组成,常用于序列到序列学习任务,如机器翻译、对话生成等。编码器和解码器都由多个Transformer层组成。
每个Transformer层包括自注意力机制和前馈神经网络两个子层,另外还有残差连接和层归一化。
在编码阶段,输入序列经过编码器的多个Transformer层,每个层将输入序列中的每个位置进行自注意力计算,得到一个新的向量表示。在解码阶段,解码器也经过多个Transformer层,其中每个层不仅计算自注意力,还计算编码器输出序列与解码器输入序列之间的注意力,得到新的解码器向量表示。
最后,解码器将新的向量表示通过一个全连接层转换为输出序列的概率分布。在训练过程中,模型通过最大似然估计来优化模型参数,使得模型生成的输出序列与真实输出序列之间的差距尽可能小。
相关问题
transformer框架
Transformer框架是一种用于自然语言处理和其他序列到序列学习任务的深度学习模型框架。它由Google于2017年发布,是一种完全基于自注意力机制的模型,取代了传统的循环神经网络和卷积神经网络,同时在翻译、摘要、问答等自然语言处理任务上取得了很好的效果。Transformer框架的主要优点是可以捕捉长距离依赖关系,同时具有较低的训练成本和更好的性能。
基于 Transformer 的模型
基于Transformer模型的实现可以通过以下方式进行介绍:
1. Transformer模型框架:
```python
from IPython.display import Image
Image(filename='transformer_model.png') # 通过图片展示Transformer模型的框架
```
2. Transformer模型的encoder和decoder结构:
```python
# 通过图示展示Transformer模型的encoder和decoder结构
from IPython.display import Image
Image(filename='encoder_decoder_structure.png')
```
3. Transformer模型的超参数设置:
```python
# 原始论文中作者设置了6层encoder与6层decoder结构,这是一个超参数,可以根据实际情况进行调整
num_layers = 6
```