Transformer原理示意图
时间: 2023-10-25 19:31:13 浏览: 54
下面是一个Transformer的原理示意图:
![Transformer原理示意图](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/f17a7y0g.png)
Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型,主要用于自然语言处理任务。它的核心是多头注意力机制,能够同时关注输入序列中的不同位置,从而捕捉输入序列之间的依赖关系。
在上图中,输入序列经过Embedding层转换为向量表示,然后通过多个Encoder层进行处理。每个Encoder层由两部分组成:多头注意力机制和前向神经网络。多头注意力机制用于计算输入序列中不同位置之间的权重,前向神经网络用于对每个位置的向量进行非线性变换。每个Encoder层的输出作为下一个Encoder层的输入,最终输出的向量表示可用于各种自然语言处理任务。
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transformer结构示意图
抱歉,我目前无法提供图片或图形示意图。但是,我可以简要地描述transformer的结构。
Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention)的神经网络模型,由“编码器”和“解码器”组成。下面是Transformer的结构示意图:
输入 -> 编码器 -> 解码器 -> 输出
编码器和解码器均由多个层堆叠而成。每个层都由一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络组成。
在自注意力机制中,输入序列通过三个线性变换得到查询(query),键(key)和值(value)的表示。然后,将查询与键进行点积操作,并进行归一化处理,得到注意力权重。最后,将注意力权重与值进行加权求和得到表示。
在编码器中,输入序列被传入多个编码层,每个编码层包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层。在每个子层之间会使用残差连接和层归一化来保持信息的流动。
在解码器中,除了编码器的自注意力子层和前馈神经网络子层之外,还有一个额外的编码器-解码器注意力子层。这个子层用于对编码器的输出进行注意力操作,以便解码器可以关注输入序列的相关信息。
最后,解码器的输出经过一个线性变换和Softmax函数,生成最终的输出序列。
Transformer结构示意图
下面是一个Transformer结构的示意图:
![Transformer结构示意图](https://cdn.jsdelivr.net/gh/lixinso/sample_img/transformer.png)
Transformer结构主要分为编码器和解码器两部分。编码器和解码器都由多层的自注意力模块和前馈神经网络模块组成。自注意力模块用于对输入序列进行建模,前馈神经网络模块则用于对自注意力模块的输出进行非线性变换。在解码器中,还增加了一个多头注意力模块,用于对编码器的输出进行建模。整个结构被设计为全连接,因此在两个模块之间都有残差连接和层归一化操作。