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。

相关问题

Transformer和注意力

Transformer是一种广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域的深度学习模型。它于2017年由Google提出，并在论文《Attention Is All You Need》中进行了详细介绍。Transformer的核心思想是使用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力机制允许模型在处理输入序列时，能够对每个位置进行加权关注，并结合其他位置的信息来生成最终的表示。

注意力机制是Transformer的关键组成部分之一。它允许模型在处理序列数据时，能够根据输入的相关性对不同位置的信息进行加权聚合。在Transformer中，注意力机制分为自注意力和多头注意力两种形式。自注意力是指模型对输入序列中的不同位置进行加权关注，并根据注意力权重来计算每个位置的表示。而多头注意力是指模型同时使用多个注意力头，以便更好地捕捉不同位置之间的关系。

通过使用自注意力和多头注意力机制，Transformer可以有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，并在各种自然语言处理和计算机视觉任务中取得了许多重要的突破。它已经成为了许多大型语言模型的基础，并被广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等领域。

transformer重复注意力

Transformer中的重复注意力（repeated attention）是指模型在进行自注意力机制时，对于每个位置的输入都会计算多个注意力分布。这种机制使得模型能够同时关注序列中的不同部分，并捕捉到全局上下文信息。

在Transformer中，自注意力机制是一种用于建立输入序列中元素之间相互关系的机制。对于每个位置的输入，Transformer会计算一个注意力分布，该分布表示与该位置相关的其他位置的权重。这样，模型可以根据这些权重来聚焦于输入序列中不同的部分。

重复注意力是通过多头注意力（multi-head attention）实现的。在多头注意力中，模型会并行计算多个注意力分布，并将它们进行线性变换和拼接操作，以获得最终的表示。每个注意力头可以关注输入序列的不同子空间，从而提取不同层次的语义信息。

通过重复注意力，Transformer能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系，并对不同部分进行更精细的建模。这种机制在自然语言处理任务中取得了很好的效果，比如机器翻译、文本生成等。