transformer的网络架构

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络架构，用于处理序列数据。它主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。

编码器的网络架构如下：
1. 输入嵌入（Input Embedding）：将输入序列中的每个元素进行嵌入表示，通常使用词嵌入（Word Embedding）或位置嵌入（Positional Embedding）。

2. 自注意力层（Self-Attention Layer）：通过计算每个输入元素与其他元素之间的注意力权重，编码器可以捕捉到元素之间的依赖关系。自注意力层可以有多个注意力头，每个头计算一组不同的权重。

3. 残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）：将输入嵌入与自注意力层的输出进行残差连接，并应用层归一化，以加速训练和提高模型性能。

4. 前馈神经网络（Feed-Forward Network）：将自注意力层的输出通过一个前馈神经网络进行非线性转换，以增加模型的表达能力。

5. 残差连接和层归一化：再次应用残差连接和层归一化，以增强模型的训练效果和鲁棒性。

解码器的网络架构类似于编码器，但还包括以下几个关键组件：
1. 编码器-解码器注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）：解码器的每个位置都会关注编码器的输出，以便获取输入序列的上下文信息。

2. 掩码自注意力层（Masked Self-Attention Layer）：在解码器中，为了避免未来信息泄露，需要对自注意力层进行掩码操作，只允许当前位置和之前位置之间的依赖关系。

3. 最终线性层（Final Linear Layer）：将解码器的输出通过一个线性层进行转换，得到最终的预测结果。

以上是Transformer的基本网络架构，它通过自注意力机制实现了对序列数据的建模和处理。Transformer在自然语言处理、机器翻译等任务中取得了很好的效果，并成为了目前最先进的模型之一。