transformer模型图
时间: 2024-06-05 07:05:05 浏览: 19
Transformer 模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型,由Google在2017年提出。它在自然语言处理领域取得了很大的成功,尤其是在机器翻译任务中,超越了传统的RNN和CNN模型。Transformer 的基本结构包括编码器和解码器两部分,其中编码器和解码器都由多层自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制是指模型能够将输入序列中的每个元素都与其他元素进行交互,从而计算出一个加权的表示。在 Transformer 模型中,自注意力机制被用于学习输入序列中的上下文信息,同时也被用于生成输出序列。
下面是Transformer模型的基本结构图:
![Transformer Model](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/u3kth0gk.png)
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transformer模型图片
Transformer模型的结构示意图如下所示:
<<图片链接>><span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Transformer解读](https://blog.csdn.net/weixin_38281074/article/details/123430903)[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: 50%"]
- *3* [Transformer模型详细解读(理论篇)](https://blog.csdn.net/a_123zxy/article/details/120160302)[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: 50%"]
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Transformer模型图
我可以为您描述Transformer模型的基本结构,但由于文本环境的限制,无法绘制图形。下面是Transformer模型的基本结构:
1. 编码器(Encoder):
- 输入嵌入层(Input Embedding):将输入序列中的单词或符号转换为向量表示。
- 位置编码层(Positional Encoding):为输入序列中的每个位置添加位置信息。
- 自注意力层(Self-Attention Layer):计算每个位置与其他位置之间的依赖关系。
- 前馈神经网络层(Feed-Forward Neural Network Layer):对每个位置的表示进行非线性变换。
- 编码器堆叠(Encoder Stacking):将多个自注意力层和前馈神经网络层堆叠起来,提高建模能力。
2. 解码器(Decoder):
- 目标嵌入层(Target Embedding):将目标序列中的单词或符号转换为向量表示。
- 位置编码层(Positional Encoding):为目标序列中的每个位置添加位置信息。
- 自注意力层(Self-Attention Layer):计算每个位置与其他位置之间的依赖关系。
- 编码-解码注意力层(Encoder-Decoder Attention Layer):将编码器的输出与解码器当前位置的表示结合起来。
- 前馈神经网络层(Feed-Forward Neural Network Layer):对每个位置的表示进行非线性变换。
- 解码器堆叠(Decoder Stacking):将多个自注意力层、编码-解码注意力层和前馈神经网络层堆叠起来,提高建模能力。
以上是Transformer模型的基本结构,通过多个编码器和解码器层的堆叠,Transformer能够同时捕捉输入序列和目标序列中的信息,并生成准确的输出。