transformer模型概念
时间: 2023-11-29 11:47:45 浏览: 28
Transformer模型是一种神经网络,它通过跟踪序列数据中的关系(如这句话中的单词)来学习上下文并因此学习含义。Transformer 模型应用了一组不断发展的数学技术,称为注意力或自我注意力,以检测甚至是系列中遥远的数据 。
Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的,因此需要在输入中添加位置 Embedding,否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 Transformer 的重点是 Self-Attention 结构,其中用到的 Q, K, V 矩阵通过输出进行线性变换得到。
相关问题
transformer模型的概念
Transformer模型是一种机器学习模型,用于将序列转换为另一个序列,例如将文本翻译成不同的语言。它是由Google开发的一种神经机器翻译模型,在自然语言处理领域取得了非常好的表现。Transformer模型主要由Encoder和Decoder组成,其中Encoder将输入序列编码为一组向量表示,而Decoder则将这些向量解码成输出序列。Transformer模型的核心组件是注意力机制,它允许模型将重点放在输入序列的不同部分,同时忽略无关部分。
Transformer模型的基本概念
Transformer是一种基于自注意力机制的模型,主要用于语言建模、文本生成和机器翻译等自然语言处理任务。Transformer模型的主要组成部分包括编码器和解码器,其中编码器和解码器均由多个层次的“编码器层”和“解码器层”组成。每个编码器层和解码器层均包含两个子层:多头自注意力层和全连接前馈层。
多头自注意力层是Transformer模型的核心部分,它通过计算输入序列中每个元素与其他元素之间的相似度得到每个元素的重要性权重,然后利用这些权重对输入序列进行加权求和,从而得到一个表示整个序列的向量。全连接前馈层则通过两个线性变换和一个激活函数将多头自注意力层的输出映射到一个新的向量空间中。
在编码器中,每个编码器层的多头自注意力层和全连接前馈层都会对输入序列进行处理,从而得到一个表示整个输入序列的向量。在解码器中,每个解码器层的多头自注意力层不仅会对输入序列进行处理,还会对输出序列进行处理,从而得到一个表示当前时刻的输出序列的向量。解码器的全连接前馈层则会将这个向量映射到一个新的向量空间中,并且利用这个向量空间中的信息来生成下一个时刻的输出序列。
总之,Transformer模型通过利用多头自注意力机制来处理输入序列和输出序列之间的相互依赖关系,从而实现了对自然语言处理任务的有效建模。