详细解释 Transformer 模型的体系结构
时间: 2023-11-14 08:00:54 浏览: 49
Transformer 模型是一种基于自注意力机制(self-attention mechanism)的序列到序列模型,主要用于自然语言处理任务,比如机器翻译、语言模型和文本生成等任务。它的体系结构由编码器和解码器两部分组成。
编码器由多层相同的模块组成,每个模块包含两个子层,分别是多头自注意力机制模块(multi-head self-attention module)和前馈神经网络模块(feed-forward neural network module)。自注意力机制模块将输入序列中的每个位置向量映射到一个向量,然后计算所有位置的向量之间的相似度,从而计算出每个位置对于其他位置的注意力权重。前馈神经网络模块则对每个位置的向量进行非线性变换和映射。
解码器也由多层相同的模块组成,每个模块包含三个子层,分别是自注意力机制模块、编码器-解码器注意力机制模块(encoder-decoder attention module)和前馈神经网络模块。自注意力机制模块和前馈神经网络模块的作用同编码器中的相应模块,编码器-解码器注意力机制模块则将解码器中的每个位置向量与编码器中的所有位置向量计算相似度得到注意力权重,以此来获取编码器中的信息。
除了常见的序列到序列任务外,Transformer 模型还可以应用到其他领域,比如图像分类、语音识别和视频处理等任务。Transformer 模型的体系结构简单、灵活,可以通过调整超参数和添加不同类型的层来适应不同的任务需求。
相关问题
Decision transformer
Decision Transformer是一个将强化学习问题转化为条件序列建模的体系结构。它利用了Transformer体系结构的简单性和可伸缩性,以及语言建模方面的相关经验,如GPT-x和BERT。与传统的强化学习方法不同,Decision Transformer通过利用随机屏蔽Transformer输出来确定最优操作。通过将自回归模型设置在期望的回报、过去的状态和行动上,Decision Transformer模型可以生成实现期望回报的未来行动。尽管简单,Decision Transformer在Atari、OpenAI Gym和Key-to-Door任务上的性能与或超过了最先进的强化学习基线模型。[1]
Decision Transformer的网络结构可以看作是Transformer的Decoder部分的修改,主要使用了masked multi-head self-attention。它是一种纯监督学习方法,用于解决离线强化学习问题。与传统的马尔科夫决策过程(MDP)不同,Decision Transformer在训练时可以获取非常长期的信息,不再满足马尔科夫性。[2][3]
transformer 翻译
Transformer是一种模型体系结构,它完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系,从而避免了重复。\[1\]在机器翻译任务中,Transformer模型可以实现更高的并行化,并且在经过12个小时的训练后,可以达到翻译质量的新水平。\[1\]在训练过程中,可以使用CWMT数据集中的中文英文数据作为训练语料,该数据集质量较高,非常适合用于训练Transformer机器翻译模型。\[2\]如果你想在PaddlePaddle中使用Transformer模型,可以调用PaddleNLP提供的Transformer API,例如paddlenlp.transformers.TransformerModel用于实现Transformer模型,paddlenlp.transformers.InferTransformerModel用于生成翻译结果,paddlenlp.transformers.CrossEntropyCriterion用于计算交叉熵损失,paddlenlp.transformers.position_encoding_init用于初始化Transformer位置编码等。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer翻译](https://blog.csdn.net/qq_39223444/article/details/121337530)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [基于Transformer的中英文翻译](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/121725145)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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