transformer模型架构流程图

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，主要用于处理序列数据，比如自然语言理解和生成任务。它的核心结构可以分为以下几个步骤：

1. **输入嵌入**：首先将文本转换成一系列的词或字符向量，通过词汇表编码每个单词到特定的数值表示。

2. **位置编码**：为了保留词语之间的顺序信息，除了词嵌入外，还会添加位置编码向量。

3. **多层自注意力模块**（Self-Attention Layer）：这是Transformer的核心部分，它会计算所有输入元素之间的注意力权重，并根据这些权重加权求和，形成新的上下文向量。这个过程允许模型在处理长距离依赖时表现优秀。

4. **前馈神经网络（FFN）**：经过自注意力层之后，接着是一个全连接层（Feedforward Network），对自注意力层的结果进行进一步变换。

5. **残差连接和层归一化**：这两个组件帮助信息在网络中流动，并防止梯度消失或爆炸。残差连接是指直接连接原始输入到当前层的输出，而层归一化是对每一层的输出进行标准化。

6. **堆叠多层**：上述步骤会在多层Transformer块中重复，每增加一层，模型可以学习更复杂的表示。

7. **输出阶段**：最后一层通常会经过线性变换和softmax函数（对于分类任务）或直接输出（对于生成任务），得到最终的预测结果。

相关问题

transformer模型的流程图

### Transformer 模型架构流程图

#### 数据预处理阶段
在输入端，原始文本 "Apple company designed a great smartphone." 需要经过分词(Tokenization)，转换成一系列的标记(tokens)[^1]。

这些标记随后会被映射到高维空间中的向量表示(embeddings)。为了使模型能感知序列中元素间的相对距离，在此过程中还会加入位置编码(positional encoding)。具体来说，由于自注意力机制本身对于位置信息不敏感，因此采用了基于正弦和余弦函数来构建的位置编码方案[^2]。

graph LR;
    A[原文本："Apple company..."] --> B{Tokenization};
    B --> C["Tokens"];
    C --> D{"Embedding + Positional Encoding"};

#### 编码器部分
接下来进入编码器(encoder), 它由多个相同的层堆叠而成, 每一层主要包含两个子层:

1. 多头自注意(Multi-head Self-Attention): 让每个token可以关注整个句子范围内其他tokens的信息；
2. 前馈神经网络(Feed Forward Neural Network): 对每一个position上的representation做进一步变换；

每过一次这样的组合操作都会加深对输入的理解程度，并逐步形成更复杂的特征表达。

subgraph Encoder Layers (N layers)
direction TB
E[MHA] -.-> F[Add & Norm];
F --> G[FFNN];
G --> H[Add & Norm];
end
D --> E;
H --> I[Encoder Output];

#### 解码器部分
解码过程同样依赖于多层结构，不过每一层内部除了重复利用上述提到的两种子组件外，还额外增加了一个跨模态注意力(cross-modal attention)机制：

该机制允许目标语言侧（即正在生成的目标句）通过查询源语言侧已有的上下文信息来进行更加精准地预测下一个单词是什么样的形式最合理。

最终输出的结果会是一个概率分布表，从中挑选出可能性最高的那个作为实际翻译结果的一部分。

subgraph Decoder Layers (N layers)
J[Cross Modal Attention] -- Query from Target Language --> K[MHA on Target Tokens];
K --> L[Add & Norm];
L --> M[FFNN];
M --> N[Add & Norm];
O[Shifted Right Target Sequence] --> J;
P[Decoder Input] --> O;
N --> Q[Final Layer Normalization];
Q --> R[Linear Transformation];
R --> S[Softmax];
S --> T[Predicted Translation];
I --> P;
T --> U[Translated Sentence:"La société Apple a conçu un excellent smartphone."]
end

vision transformer模型流程详细介绍

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的视觉模型，它将图像分割为一组固定大小的块，并将每个块视为序列元素，以便将其输入到Transformer编码器中。下面是ViT模型的详细流程介绍：

1. 输入图像的预处理：将输入图像分为固定大小的块，每个块都是一个向量，这些向量被展平为一维，形成一个序列。

2. 嵌入层：将每个序列元素通过嵌入层转换为d维的向量表示，其中d是嵌入维度。

3. 位置编码：为了使模型能够感知序列元素之间的位置关系，ViT使用位置编码对序列中的每个元素进行编码。位置编码是一个向量，其大小与嵌入维度相同，其中每个元素的值由其位置和维度计算得出。

4. Transformer编码器：ViT使用多层Transformer编码器来学习序列元素之间的关系。每个编码器由多头自注意力层和前馈神经网络层组成，其中自注意力层可以帮助模型学习序列元素之间的长程依赖关系，前馈神经网络层可以对每个元素进行非线性变换。

5. Pooling层：在经过多个Transformer编码器后，ViT使用一个全局平均池化层来将序列元素的表示压缩成一个向量，该向量被认为是整个图像的表示。

6. 分类层：最后，通过一个具有softmax激活函数的线性层对全局平均池化层的输出进行分类，该层的输出是每个类别的概率分布。

总之，ViT通过将图像分为一组固定大小的块，并将每个块视为序列元素，然后使用Transformer编码器来学习序列元素之间的关系，从而实现了对图像的分类任务。