Transformer Encoder Blocks

TransformerEncoderBlock，是Transformer模型的核心组件之一，它主要包含两个关键部分：自注意力层（Self-Attention Layer）和位置-wise feed-forward network（FFN）。以下是其工作原理：

1. **自注意力层**（Multi-head Self-Attention）：这是Transformer最具创新性的部分，它允许模型同时考虑输入序列的所有位置，而不仅仅是相邻位置。自注意力通过计算查询（Q）、键（K）和值（V）之间的相似度得分，然后经过softmax函数转换为权重，最后将加权后的值相加得到表示。这个过程可以多次重复（称为头或heads），以捕获不同抽象层次的信息。

2. **残差连接（Residual Connections）**：在自注意力层之后，通常会添加一个残差块，使得原始输入信号可以直接传播到输出，有助于模型学习更深层的特征。

3. **归一化层**（Layer Normalization）：为了稳定梯度更新，每个子层前后都会应用层标准化，以保证每一层的输入数据分布接近标准正态分布。

4. **Feed-Forward Network（FFN）**：这是一个简单的两层全连接神经网络，用于对来自自注意力层的变换后的结果进一步处理和非线性映射。

每一个Transformer Encoder Block通常由上述结构重复堆叠，通过堆叠获取更大的上下文依赖范围。

相关问题

Transformer Decoder Blocks

Transformer Decoder Block是Transformer架构的一个关键组成部分，它主要用于处理序列数据中的自回归预测，例如在机器翻译、语言建模等任务中。这个块通常包含以下几个部分：

1. **Multi-Head Self-Attention**（MHSA）：这是Decoder特有的，与Encoder的Self-Attention不同，它是掩码的（Masked）。因为Decoder需要预测下一个词，所以前向传播时会避免看到未来的输入，这种自注意力机制被称为“自注意力掩蔽”。

2. **Feed Forward Network (FFN)**：类似于Encoder中的FFN，包括两个线性变换层，中间插入了非线性的激活函数，如ReLU。

3. **Layer Normalization**：对每一层的输出进行标准化，有助于改善梯度流和加速收敛。

4. **残差连接**：像Encoder一样，每个Decoder Block的输出会被添加到其输入上，通过跳过连接提高模型的学习能力。

5. **Position-wise Feed-Forward Networks**：虽然这部分在Encoder和Decoder中都存在，但在Decoder中，这部分通常紧接在MHSA之后，而不会像Encoder那样紧跟在自注意力之后。

每一个Decoder Block都是为了捕捉上下文中依赖关系的局部特征，并将其传递给下一个Block进行进一步处理。

Transformer building blocks是什么

Transformer building blocks是指用于构建Transformer模型的基本组件，它通常包括多头自注意力机制（multi-head self-attention mechanism）和前馈神经网络（feed-forward neural network）。在Transformer模型中，这两个组件被称为encoder和decoder，它们通过堆叠多个相同的building block来构建整个模型。

在encoder中，每个building block将输入序列进行多头自注意力计算和前馈神经网络计算，以生成一系列隐藏表示。在decoder中，每个building block将上一层decoder的输出、编码器的输出和自注意力计算结合起来，生成下一层decoder的输出。通过这种方式，Transformer模型可以有效地捕捉输入序列中的长程依赖关系，从而在自然语言处理等任务中取得了很好的效果。