transformer模型详解

Transformer模型是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，它最初由Google团队在2017年提出并应用于机器翻译任务中，被证明在性能上优于之前的循环神经网络模型。

Transformer模型的核心是自注意力机制，它可以同时考虑输入序列中所有位置的信息，而不是像循环神经网络一样按顺序逐个处理。具体来说，自注意力机制通过计算每个位置与所有其他位置的相似度得到一个权重分布，然后将每个位置的向量按照权重分布加权平均，得到一个新的向量表示。这样，每个位置的向量都能够得到全局信息的汇总，从而更好地捕捉序列中的长程依赖关系。

Transformer模型包含了编码器和解码器两部分，编码器用于将输入序列转换为一个高维向量表示，解码器则用于基于这个向量表示生成目标序列。除了自注意力机制，Transformer模型还使用了残差连接和层归一化等技巧，以便更好地训练深度模型。

总的来说，Transformer模型在序列到序列任务中取得了很好的效果，并且已经成为了自然语言处理领域中的一个重要模型。

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Transformer 模型详解

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络模型，由 Vaswani 等人在 2017 年提出，用于解决自然语言处理中的序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务，如机器翻译、文本摘要等。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer 模型具有并行计算能力强、长距离依赖性建模能力强等优点。

Transformer 模型主要由编码器和解码器两部分组成。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层包含两个子层：多头自注意力机制和全连接前馈网络。其中，自注意力机制用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，全连接前馈网络用于对每个位置的特征进行非线性变换。

在自注意力机制中，每个输入位置都会与其他位置计算相似度得到权重，然后将所有位置的特征按照权重进行加权求和，得到该位置的表示。为了提高模型的表达能力，Transformer 模型使用了多头注意力机制，即将输入特征分别进行不同的线性变换后再进行自注意力计算，最后将不同头的结果进行拼接。

在训练过程中，Transformer 模型采用了一种叫做“Masked Self-Attention”的技巧，即在解码器的自注意力计算中，只允许当前位置之前的位置进行注意力计算，以避免模型在预测时使用未来信息。