transformer网络结构
时间: 2023-08-26 13:07:21 浏览: 119
Transformer网络结构是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的神经网络模型。它采用了encoder-decoder架构,其中encoder层由多个encoder堆叠在一起,decoder层也一样。 Transformer的整体结构由以下几个部分组成:
1. Encoder层结构:包括Positional Encoding、Self-Attention、Multi-Headed Attention、Layer normalization和Feed Forward Neural Network等模块。Positional Encoding用于为输入序列的每个位置添加一个表示位置信息的向量,Self-Attention用于计算输入序列中不同位置的关联度,Multi-Headed Attention则是通过多组Self-Attention的加权求和来提取输入序列的不同信息,Layer normalization用于归一化网络中间层的输出,Feed Forward Neural Network则是一个前馈神经网络用于对中间层的输出进行非线性变换。
2. Decoder层结构:与Encoder层类似,但在Decoder层中还包括masked multi-head attention和output层。masked multi-head attention是一种将Decoder自身的未来信息屏蔽掉的attention机制,用于生成下一个时间步的输出。output层则是将Decoder的输出映射到目标语言的词汇空间。
3. 动态流程图描述了Transformer的整体计算流程,包括了输入序列的经过Encoder和Decoder的处理,以及最终输出结果的生成。
总的来说,Transformer网络结构采用了一系列的注意力机制,通过对输入序列的不同位置进行关联度计算和特征提取,从而实现了较好的语义表示和序列生成能力。相较于传统的RNN/LSTM模型,Transformer具有并行计算、长距离依赖建模能力强等优势,因此在很多任务中能够取得更好的效果,甚至可以代替传统的seq2seq模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer各层网络结构详解!面试必备!(附代码实现)](https://blog.csdn.net/weixin_41510260/article/details/101445016)[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: 100%"]
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