transformer结构解读

Transformer是一种深度学习模型，由Attention is all you need一文提出。它基于Encoder-Decoder结构，并分为编码器和解码器两部分。

编码器的主要功能是将输入序列转化为一系列的隐藏表示，它由多个相同的层组成。每个层都包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制用于捕捉输入序列中各个位置之间的依赖关系，而前馈神经网络则用于对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。编码器的输出是一组编码后的隐藏表示。

解码器的任务是将编码器的输出逐步地转化为目标序列。解码器也由多个相同的层组成，每个层包含三个子层：多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制用于捕捉解码器自身的依赖关系，编码器-解码器注意力机制则用于捕捉编码器和解码器之间的依赖关系。最后，前馈神经网络对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。

通过这样的编码器-解码器结构，Transformer模型可以实现在序列到序列的任务中取得很好的表现，比如机器翻译和文本生成等任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [知识表示——Transformer模型解读(一)](https://blog.csdn.net/hei653779919/article/details/104451279)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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