transformer讲解
时间: 2023-08-24 22:04:39 浏览: 47
Transformer是一种用于序列到序列(sequence-to-sequence)任务的模型,它由嵌入层、位置编码、编码器和全连接层组成。嵌入层用于将输入序列中的每个词转换为向量表示,位置编码用于为每个词的位置信息编码,编码器是核心组件,它使用多头注意力机制对输入序列进行编码,全连接层用于输出最终的预测结果。
在Transformer中,为了确保解码器不能看到未来的信息,我们使用了序列掩码(sequence mask)的方法。在解码器中,通过产生一个上三角矩阵并将其应用于每个序列,我们可以隐藏未来时刻的信息。这在训练过程中非常有效,因为我们只能将前一时刻的输出作为当前时刻的输入。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch的Transformer模型用于构建和训练一个Transformer模型](https://download.csdn.net/download/weixin_44609920/88217732)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer详解](https://blog.csdn.net/qq_52302919/article/details/122207924)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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