transformer模型架构图

Transformer模型的架构图如下所示：

Input (Embedding) -> Encoder -> Decoder -> Output (Linear)

其中，Encoder和Decoder都由多个层组成，每个层都包含了自注意力机制和前馈神经网络。Encoder将输入序列映射到隐藏表示，而Decoder则使用Encoder的隐藏表示生成输出序列。

输入序列经过Embedding层得到词向量表示，然后经过Positional Encoding层加入位置信息。然后，输入序列经过多个Encoder层，每个Encoder层包含了多头注意力机制和前馈神经网络，以及残差连接和层归一化操作。Encoder的输出作为Decoder的输入。

Decoder也由多个层组成，每个层同样包含了自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。Decoder的输出经过线性层，得到最终的输出序列。

相关问题

频率transformer模型架构图

频率Transformer模型是一种用于音频处理的神经网络架构。它与传统的Transformer模型类似，但其输入是音频信号而不是文本序列。

频率Transformer模型主要由以下几个部分组成：
1.输入层：将音频信号转换为频谱图，并将其输入模型。
2.编码器：由多个编码器层组成，每个编码器层中包含多头自注意力机制、前向神经网络和残差连接。编码器将输入的频谱图转换为高级抽象特征。
3.解码器：由多个解码器层组成，每个解码器层中包含多头自注意力机制、多头交叉注意力机制、前向神经网络和残差连接。解码器将编码器输出的高级抽象特征转换为音频信号。
4.输出层：将解码器的输出转换为音频信号。

transformer模型架构流程图

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，主要用于处理序列数据，比如自然语言理解和生成任务。它的核心结构可以分为以下几个步骤：

1. **输入嵌入**：首先将文本转换成一系列的词或字符向量，通过词汇表编码每个单词到特定的数值表示。

2. **位置编码**：为了保留词语之间的顺序信息，除了词嵌入外，还会添加位置编码向量。

3. **多层自注意力模块**（Self-Attention Layer）：这是Transformer的核心部分，它会计算所有输入元素之间的注意力权重，并根据这些权重加权求和，形成新的上下文向量。这个过程允许模型在处理长距离依赖时表现优秀。

4. **前馈神经网络（FFN）**：经过自注意力层之后，接着是一个全连接层（Feedforward Network），对自注意力层的结果进行进一步变换。

5. **残差连接和层归一化**：这两个组件帮助信息在网络中流动，并防止梯度消失或爆炸。残差连接是指直接连接原始输入到当前层的输出，而层归一化是对每一层的输出进行标准化。

6. **堆叠多层**：上述步骤会在多层Transformer块中重复，每增加一层，模型可以学习更复杂的表示。

7. **输出阶段**：最后一层通常会经过线性变换和softmax函数（对于分类任务）或直接输出（对于生成任务），得到最终的预测结果。