transformer的参数

Transformer模型的参数包括：
- 嵌入层参数：嵌入层将输入的词汇或字符转化为向量表示，参数包括词嵌入矩阵和位置编码矩阵。
- 编码器层参数：编码器由多层自注意力层和前馈神经网络组成，每一层都有自己的权重矩阵和偏置向量。
- 解码器层参数：解码器也由多层自注意力层、编码-解码注意力层和前馈神经网络组成，每一层都有自己的权重矩阵和偏置向量。
- 多头注意力参数：多头注意力是Transformer模型中的关键组件，包括查询矩阵、键矩阵、值矩阵以及线性变换的权重矩阵和偏置向量。
- 前馈神经网络参数：前馈神经网络由两个全连接层组成，每个层都有自己的权重矩阵和偏置向量。

相关问题

transformer 参数

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google的 Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它在自然语言处理任务如机器翻译、文本生成等中表现出色。Transformer的主要参数包括：

1. **嵌入层参数**：每个词或字符会被编码成固定长度的向量，这是通过嵌入矩阵完成的，这个矩阵包含了词汇表中的所有单词嵌入。

2. **自注意力模块参数**：包含查询(Q)、键(K)和值(V)的权重矩阵，用于计算输入序列中位置之间的注意力得分。还有softmax函数和衰减因子（通常是$\sqrt{d_k}$），其中$d_k$是键向量维度。

3. **点积注意力矩阵**：用于计算注意力分数的矩阵乘法部分。

4. **位置编码**：为了保留句子的顺序信息，Transformer引入了额外的位置编码，这部分也是参数。

5. **FFN（Feed Forward Network）参数**：FFN是Transformer结构中的前馈神经网络部分，包含两个线性变换和一个激活函数（通常是非线性的ReLU或GELU），这部分也有自己的权重和偏置。

6. **归一化层参数**：为了控制梯度爆炸或消失，Transformer采用Layer Normalization和残差连接，这两个组件都有相应的参数。

datax transformer 参数

datax内置的transformer有五种类型，分别是SubstrTransformer、PadTransformer、ReplaceTransformer、FilterTransformer和GroovyTransformer。每种transformer都有不同的参数设置。

对于SubstrTransformer，它的参数包括：
- columnName：要操作的列名。
- startIndex：截取的起始位置。
- length：截取的长度。

对于PadTransformer，它的参数包括：
- columnName：要操作的列名。
- padString：填充的字符串。
- padSide：填充的位置，可选值为"LEFT"、"RIGHT"或"BOTH"。
- padLength：填充后的总长度。

对于ReplaceTransformer，它的参数包括：
- columnName：要操作的列名。
- searchValue：要替换的字符串。
- replacement：替换后的字符串。

对于FilterTransformer，它的参数包括：
- columnName：要过滤的列名。
- pattern：匹配的正则表达式。
- useRegex：是否使用正则表达式进行匹配。

对于GroovyTransformer，它的参数包括：
- columnName：要操作的列名。
- script：要执行的Groovy脚本。

以上是datax内置transformer的参数介绍，你可以根据需要配置相应的参数来实现数据转换的功能。