transformer加注意力

Transformer 加注意力是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型架构。它基于自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的关系，并在编码器和解码器之间进行信息传递。

在 Transformer 中，自注意力机制使用三个线性变换（矩阵乘法）来计算注意力权重。假设输入序列的维度为 d_model，那么每个位置的输入将被转换成三个维度为 d_model 的向量（即查询向量、键向量和值向量）。通过计算查询向量和所有位置的键向量的点积，再进行softmax归一化，得到注意力权重。最后，将注意力权重与值向量进行加权求和，作为输出。

在编码器中，每个位置的输入同时作为查询、键和值，因此可以计算出每个位置与其他位置的注意力权重，并对所有位置的值向量进行加权求和。这样，编码器可以捕捉到输入序列中各个位置之间的关系，并生成上下文感知的表示。

在解码器中，除了自注意力机制，还引入了一个额外的注意力机制来关注编码器的输出。这个注意力机制将编码器的输出作为键和值，解码器当前位置的隐藏状态作为查询，计算出解码器每个位置与编码器输出的注意力权重。这样，解码器可以利用编码器的信息来生成更准确的翻译结果。

通过多层堆叠的自注意力和前馈神经网络，Transformer 能够学习到输入序列的语义表示，并在机器翻译等任务中取得了很好的效果。它的并行计算能力和较长范围的依赖建模也使得 Transformer 成为了自然语言处理领域的重要模型之一。