transformer encoder结构
时间: 2023-07-31 17:07:52 浏览: 54
Transformer Encoder 是 Transformer 模型中的一个重要组件,用于处理输入序列的编码。
它由多个相同的层堆叠而成,每个层包含两个子层:多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)和前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)。
在自注意力机制中,输入序列被映射为三个不同的表示:查询(query)、键(key)和值(value)。通过计算查询与键的相似度,得到注意力分布,再将注意力分布与值相乘并加权求和,得到自注意力输出。
在前馈神经网络中,自注意力输出经过一个全连接层进行非线性变换,再通过另一个全连接层进行线性变换。
每个子层都有一个残差连接,即将输入与子层输出相加,并进行层归一化(Layer Normalization)。
整个 Transformer Encoder 在每个子层后都有一个残差连接和层归一化操作。多个 Transformer Encoder 层的输出作为最终编码序列的表示。
相关问题
transformer encoder改进网络结构
Transformer Encoder的改进网络结构可以从以下两个方面进行改进:
1. 基于ViT的改进:ViT(Vision Transformer)是一种基于Transformer的图像识别模型,通过将图像分块并使用Transformer Encoder来提取特征。可以借鉴ViT的思想,将其应用于文本领域,即将文本分块并使用Transformer Encoder来提取特征。这种改进可以通过将文本分块、确定区域并按顺序排列组合,以获取更全局的上下文信息,并在深度方面增加感受野,从而提高特征提取的效果。
2. 基于BERT的改进:BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种双向编码器表示的语言模型。可以通过在Transformer Encoder中引入BERT的思想,即同时考虑上下文的双向信息,来改进网络结构。这种改进可以通过在编码器中引入mask、embedding和scaled等机制,从而更好地捕捉文本的上下文信息。
综上所述,可以基于ViT和BERT的思想,分别从分块、区域确定、顺序排列组合和双向编码器等方面对Transformer Encoder进行改进,以提高网络结构的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【NLP Learning】Transformer Encoder续集之网络结构源码解读](https://blog.csdn.net/weixin_43427721/article/details/127897138)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [PyTorch深度学习(23)Transformer及网络结构ViT](https://blog.csdn.net/jiangyangll/article/details/123928439)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [BERT:预训练的深度双向 Transformer 语言模型](https://download.csdn.net/download/caoyuanbin/11149452)[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: 33.333333333333336%"]
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transformer encoder 级联
Transformer Encoder的级联是指将多个Transformer Encoder层按顺序连接在一起,形成一个更深层的网络结构。每个Transformer Encoder层由多个自注意力机制(self-attention)和前馈神经网络(feed-forward neural network)组成。
级联多个Transformer Encoder层有以下几个作用:
1. 增加模型的深度:通过增加层数,模型可以更好地捕捉输入序列中的长程依赖关系,提升模型的表示能力。
2. 强化特征提取:每个Transformer Encoder层都可以对输入进行一次特征提取,级联多个层可以累积不同层的特征表示,进一步提升模型的表达能力。
3. 增强模型的鲁棒性:级联多个Transformer Encoder层可以提高模型对输入噪声和扰动的鲁棒性,使得模型更加稳定。
在级联多个Transformer Encoder层时,通常会使用残差连接(residual connection)和层归一化(layer normalization)来帮助信息传递和梯度流动。残差连接可以使得底层的信息直接传递到上层,避免信息丢失;层归一化则可以加速模型训练和提高模型的泛化能力。
总结来说,级联多个Transformer Encoder层可以增加模型的深度和表示能力,提高模型的鲁棒性和泛化能力。